ImageGrayscalingEstimator Sınıf
Tanım
Önemli
Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.
public sealed class ImageGrayscalingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageGrayscalingTransformer>
type ImageGrayscalingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<ImageGrayscalingTransformer>
Public NotInheritable Class ImageGrayscalingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageGrayscalingTransformer)
- Devralma
Açıklamalar
Tahmin Aracı Özellikleri
Bu tahmin aracının parametrelerini eğitmek için verilere bakması gerekiyor mu? | No |
Giriş sütunu veri türü | MLImage |
Çıkış sütunu veri türü | MLImage |
Microsoft.ML ek olarak gerekli NuGet | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
ONNX'e aktarılabilir | No |
Elde edilen ImageGrayscalingTransformer , çıkış sütunu adı parametrelerinde belirtilen adlı yeni bir sütun oluşturur ve giriş sütunundaki görüntüyü gri tonlamalı bir görüntüye dönüştürür. Modelin karmaşıklığını azaltmak için görüntüler gri tonlamalıya dönüştürülebilir. Gri renkli görüntüler, işlenmek için renkli görüntülere göre daha az bilgi içerir. Gri tonlamaya dönüştürmenin bir diğer kullanım örneği de var olanlardan yeni görüntüler oluşturmaktır. Bu sayede veri büyütme olarak bilinen daha büyük bir veri kümesine sahip olabilirsiniz. Uçtan uca görüntü işleme işlem hatları ve uygulamalarınızdaki senaryolar için machinelearning-samples github deposundaki örneklere bakın.
Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.
Yöntemler
Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> için ImageGrayscalingTransformer. (Devralındığı yer: TrivialEstimator<TTransformer>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShape Transformatör tarafından üretilecek şemanın değerini döndürür. İşlem hattında şema yayma ve doğrulama için kullanılır. |
Uzantı Metotları
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Tahmin aracı zincirine bir 'önbelleğe alma denetim noktası' ekler. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçişi alan eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma denetim noktası olması yararlıdır. |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Tahmin aracı verildiğinde, çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) temsilci çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir. Bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesneye sahip işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatör almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz. |
Şunlara uygulanır
Ayrıca bkz.
Geri Bildirim
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz.Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin