推广张量流裁剪并调整大小

Question

tf.image.crop_and_resize功能包含box_index

tf.image.crop_and_resize(
    image, boxes, 
    box_ind,
    crop_size, method='bilinear', extrapolation_value=0,
    name=None)

我们应该提供特定框引用的索引。但是，通常，图像阵列以以下形式提供：

tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, 28, 28, 1), name='inp')

允许以前未知数量的图像图像随时输入管道。这是一个很棒的功能，它允许我们在训练期间动态更改批量大小，在预测期间尤其有用。

但是，box_index肯定需要一组值，这样就无法设置变量批量大小。有没有人看到一个好的解决方法，除了手动指定批量大小？

Answer 1

您可以像这样将动态尺寸的张量用作box_ind：

tf.image.crop_and_resize(
    image, boxes, 
    tf.range(0, tf.shape(image)[0], dtype=tf.int32),
    crop_size, method='bilinear', extrapolation_value=0,
    name=None)

因此，每个图像都将在相应的框中裁剪。