ImageResizingEstimator Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Transforms.Image

Assembly:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Pacote:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v3.0.1

IEstimator<TTransformer> para o ImageResizingTransformer.

public sealed class ImageResizingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageResizingTransformer>

type ImageResizingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ImageResizingTransformer>

Public NotInheritable Class ImageResizingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageResizingTransformer)

Herança

Object

TrivialEstimator<ImageResizingTransformer>

ImageResizingEstimator

Comentários

Características do avaliador

Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros?	No
Tipo de dados de coluna de entrada	MLImage
Tipo de dados da coluna de saída	MLImage
NuGet necessário além de Microsoft.ML	Microsoft.ML.ImageAnalytics
Exportável para ONNX	No

O resultado ImageResizingTransformer cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída e redimensiona os dados da coluna de entrada para esta nova coluna.

Em pipelines de processamento de imagens, muitas vezes o profissional de machine learning usa os recursos de DNN pré-treinados para extrair recursos para uso nos algoritmos de machine learning. Esses modelos pré-treinados têm uma largura e altura definidas para suas imagens de entrada, muitas vezes, depois de serem carregados, as imagens precisarão ser redimensionadas antes do processamento adicional. Para pipelines de processamento de imagem de ponta a ponta e cenários em seus aplicativos, consulte os exemplos no repositório github de exemplos de machinelearning.

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer> para o ImageResizingTransformer. (Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline.

Métodos de Extensão

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.

Confira também

• ResizeImages(TransformsCatalog, String, Int32, Int32, String, ImageResizingEstimator+ResizingKind, ImageResizingEstimator+Anchor)