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OnnxCatalog.DnnFeaturizeImage Methode

Definition

Erstellen Sie DnnImageFeaturizerEstimator, das eine der vortrainierten DNN-Modelle DnnImageModelSelector anwendet, um ein Bild zu featurisieren.

public static Microsoft.ML.Transforms.Onnx.DnnImageFeaturizerEstimator DnnFeaturizeImage (this Microsoft.ML.TransformsCatalog catalog, string outputColumnName, Func<Microsoft.ML.Transforms.Onnx.DnnImageFeaturizerInput,Microsoft.ML.Data.EstimatorChain<Microsoft.ML.Transforms.ColumnCopyingTransformer>> modelFactory, string inputColumnName = default);
static member DnnFeaturizeImage : Microsoft.ML.TransformsCatalog * string * Func<Microsoft.ML.Transforms.Onnx.DnnImageFeaturizerInput, Microsoft.ML.Data.EstimatorChain<Microsoft.ML.Transforms.ColumnCopyingTransformer>> * string -> Microsoft.ML.Transforms.Onnx.DnnImageFeaturizerEstimator
<Extension()>
Public Function DnnFeaturizeImage (catalog As TransformsCatalog, outputColumnName As String, modelFactory As Func(Of DnnImageFeaturizerInput, EstimatorChain(Of ColumnCopyingTransformer)), Optional inputColumnName As String = Nothing) As DnnImageFeaturizerEstimator

Parameter

catalog
TransformsCatalog

Der Katalog der Transformation.

outputColumnName
String

Der Name der Spalte, die aus der Transformation von inputColumnName.

modelFactory
Func<DnnImageFeaturizerInput,EstimatorChain<ColumnCopyingTransformer>>

Eine Erweiterungsmethode für das DnnImageModelSelector Erstellen einer Kette von zwei OnnxScoringEstimator (einer für die Vorverarbeitung und eine mit einem vortrainierten Image DNN) mit bestimmten Modellen, die in einem Paket zusammen mit dieser Erweiterungsmethode enthalten sind.

inputColumnName
String

Name der zu transformierenden Spalte. Wenn dieser Wert als nullQuelle festgelegt ist, wird der Wert des Werts outputColumnName als Quelle verwendet.

Gibt zurück

Beispiele

using System.IO;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class DnnFeaturizeImage
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Downloading a few images, and an images.tsv file, which contains a
            // list of the files from the dotnet/machinelearning/test/data/images/.
            // If you inspect the fileSystem, after running this line, an "images"
            // folder will be created, containing 4 images, and a .tsv file
            // enumerating the images. 
            var imagesDataFile = Microsoft.ML.SamplesUtils.DatasetUtils
                .GetSampleImages();

            // Preview of the content of the images.tsv file, which lists the images
            // to operate on
            //
            // imagePath    imageType
            // tomato.bmp   tomato
            // banana.jpg   banana
            // hotdog.jpg   hotdog
            // tomato.jpg   tomato

            var data = mlContext.Data.CreateTextLoader(new TextLoader.Options()
            {
                Columns = new[]
                {
                        new TextLoader.Column("ImagePath", DataKind.String, 0),
                        new TextLoader.Column("Name", DataKind.String, 1),
                }
            }).Load(imagesDataFile);

            var imagesFolder = Path.GetDirectoryName(imagesDataFile);

            // Installing the Microsoft.ML.DNNImageFeaturizer packages copies the models in the
            // `DnnImageModels` folder. 
            // Image loading pipeline. 
            var pipeline = mlContext.Transforms.LoadImages("ImageObject",
                imagesFolder, "ImagePath")
                .Append(mlContext.Transforms.ResizeImages("ImageObject", imageWidth:
                    224, imageHeight: 224))
                .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels("Pixels", "ImageObject"))
                .Append(mlContext.Transforms.DnnFeaturizeImage("FeaturizedImage",
                    m => m.ModelSelector.ResNet18(mlContext, m.OutputColumn, m
                    .InputColumn), "Pixels"));

            var transformedData = pipeline.Fit(data).Transform(data);

            var FeaturizedImageColumnsPerRow = transformedData.GetColumn<float[]>(
                "FeaturizedImage").ToArray();

            // Preview of FeaturizedImageColumnsPerRow for the first row,
            // FeaturizedImageColumnsPerRow[0]
            //
            // 0.696136236
            // 0.2661711
            // 0.440882325
            // 0.157903448
            // 0.0339231342
            // 0
            // 0.0936501548
            // 0.159010679
            // 0.394427955

        }
    }
}

Gilt für: