Aplicar a Transformação da Imagem
Este artigo descreve como usar o componente Aplicar Transformação de Imagem no designer do Azure Machine Learning para modificar um diretório de imagem de entrada com base em uma transformação de imagem especificada anteriormente.
Você precisa conectar um componente Init Image Transformation para especificar a transformação e, em seguida, pode aplicar essa transformação ao diretório de imagem de entrada do componente Apply Image Transformation.
Como usar Aplicar transformação de imagem
Adicione o componente Aplicar transformação de imagem ao seu pipeline. Você pode encontrar este componente na categoria Visão computacional/transformação de dados de imagem.
Conecte a saída de Init Image Transformation à entrada esquerda de Apply Image Transformation.
Nota
Somente a transformação de imagem gerada pelo componente Init Image Transformation é aceita para este componente. Para outro tipo de transformação, conecte-o a Apply Transformation, caso contrário, 'InvalidTransformationDirectoryError' será lançado.
Conecte o diretório de imagem que você deseja transformar.
Para Modo, especifique para qual finalidade você usa a transformação de entrada: 'Para treinamento' ou 'Para inferência'.
Se você selecionar Para treinamento, toda a transformação especificada em Init Image Transformation será aplicada.
Se você selecionar Para inferência, a transformação, como a criação de novas amostras aleatoriamente, será excluída antes de ser aplicada. Isso ocorre porque as operações de transformação para criar novas amostras aleatoriamente como 'Random horizontal flip' são usadas para aumento de dados no treinamento, que devem ser removidos na inferência porque as amostras de inferência precisam ser fixadas para previsão e avaliação precisas.
Nota
As transformações que serão excluídas no modo Para inferência são: Corte aleatório redimensionado, Corte aleatório, Flip horizontal aleatório, Flip vertical aleatório, Rotação aleatória, Afinidade aleatória, Escala de cinza aleatória, Perspetiva aleatória, Apagamento aleatório.
Para aplicar uma transformação de imagem a um novo diretório de imagens, envie o pipeline.
Parâmetros dos componentes
| Nome | Intervalo | Type | Predefinido | Description |
|---|---|---|---|---|
| Modo | Qualquer | Modo | (Exigir que o usuário especifique) | Para qual finalidade você usa a transformação de entrada. Você deve excluir operações de transformação 'aleatórias' em inferência, mas mantê-las em treinamento |
Insumos esperados
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Transformação de imagem de entrada | TransformationDirectory | Transformação de imagem de entrada |
| Diretório de imagem de entrada | Diretório de Imagens | Diretório de imagens a ser transformado |
Saídas
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Diretório de imagem de saída | Diretório de Imagens | Diretório de imagem de saída |
Próximos passos
Consulte o conjunto de componentes disponíveis para o Azure Machine Learning.