Как правильно последовательно применять дополнения в Tensorflow Object Detection API? - PullRequest
Новая
       68

Как правильно последовательно применять дополнения в Tensorflow Object Detection API?

0 голосов
/ 20 января 2020

Я хочу увеличить набор данных, поворачивая на 90, 180 и 270 градусов и применяя те же повороты к горизонтальной или вертикальной перевернутой версии изображения. Таким образом, всего будет 8 изображений для одного изображения (4 из поворотов исходного изображения, 4 из поворотов перевернутого изображения).

В API имеется только поворот на 90 градусов (random_rotation90). Итак, я полагаю, что эту функцию следует применять последовательно для получения поворота на 180 и 270 градусов. Как правильно сделать это в файле конфигурации? 

data_augmentation_options {
  random_horizontal_flip{
  }
}
data_augmentation_options {
  random_rotation90{
  }
}

Насколько я понимаю из файла preprocessor.py , приведенная выше конфигурация применяет дополнения непосредственно к исходному изображению, в этом дополнения к регистру не будут применяться последовательно. Так что следующая правильная конфигурация для моей цели? 

data_augmentation_options {
  random_horizontal_flip{
  }
  random_rotation90{
  }
}
data_augmentation_options {
  random_horizontal_flip{
  }
  random_rotation90{
  }
  random_rotation90{
  }
}
data_augmentation_options {
  random_horizontal_flip{
  }
  random_rotation90{
  }
  random_rotation90{
  }
  random_rotation90{
  }
}
data_augmentation_options {
  random_rotation90{
  }
}
data_augmentation_options {
  random_rotation90{
  }
  random_rotation90{
  }
}
data_augmentation_options {
  random_rotation90{
  }
  random_rotation90{
  }
  random_rotation90{
  }
}
...