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 strumento di stima deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri? | No |
| Tipo di dati colonna di input | MLImage |
| Tipo di dati della colonna di output | MLImage |
| NuGet necessario oltre a Microsoft.ML | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
| Esportabile in ONNX | No |
L'oggetto risultante 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 grigi. Le immagini potrebbero essere convertite in gradazioni 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 grigi 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 di immagini end-to-end e gli scenari nelle applicazioni, vedere gli esempi nel repository github machinelearning-samples.
Vedere anche la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Metodi
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| 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
| Nome | Descrizione |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. In questo modo si garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training su dati memorizzati nella cache. È utile disporre di un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato uno strumento di stima, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sulle dimensioni, 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> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |