ImageGrayscalingEstimator Classe
Definizione
Importante
Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.
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)- Ereditarietà
Commenti
Caratteristiche dello strumento di stima
| Questo stimatore deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri? | No |
| Tipo di dati della colonna di input | MLImage |
| Tipo di dati della colonna di output | MLImage |
| NuGet richiesto oltre a Microsoft.ML | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
| Esportabile in ONNX | No |
Il risultato ImageGrayscalingTransformer crea una nuova colonna, denominata come specificato nei parametri del nome della colonna di output e converte l'immagine dalla colonna di input in un'immagine in scala di grigio. Le immagini potrebbero essere convertite in scala di grigio per ridurre la complessità del modello. Le immagini disattivate contengono meno informazioni da elaborare rispetto alle immagini colorate. Un altro caso d'uso per la conversione in scala di grigio consiste nel generare nuove immagini da quelle esistenti, quindi è possibile avere un set di dati più grande, una tecnica nota come aumento dei dati. Per le pipeline di elaborazione delle immagini end-to-end e gli scenari nelle applicazioni, vedere gli esempi nel repository github machinelearning-samples.
Controllare la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Metodi
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer>per .ImageGrayscalingTransformer (Ereditato da TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline. |
Metodi di estensione
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |