切片图像张量与边界框Tensor

Question

我输入了形状为[?, 448, 448, 3]的Tensor图像，我的网络预测了一个形状为[?, 4]的边界框。我想用边界框张量切割我的图像张量，并将得到的张量重新调整为固定大小的图像以供进一步处理。

这是否可能与张量流（或甚至更好，原生在Keras）？我已经阅读了相关问题。例如，this和this，但它们不适用于索引张量和原始张量都具有未知的第一维。

非常感谢任何正确方向的帮助！

Answer 1

最好的方法是使用tf.image.crop_and_resize。来自文档：

  

从输入图像张量中提取裁剪并对其进行双线性调整   （可能的宽高比改变）到指定的公共输出大小   crop_size。这比crop_to_bounding_box op更通用   从输入图像中提取固定大小的切片，但不允许   调整大小或宽高比改变。

     

从定义位置的输入图像返回带有裁剪的张量   在框中的边界框位置。裁剪的盒子都是   调整大小（使用双线性插值）到固定大小= [crop_height，   crop_width。结果是4-D张量[num_boxes，crop_height，   crop_width，depth]。