nvidia.dali.fn.erase#

nvidia.dali.fn.erase(__input, /, *, anchor=[], axes=[1, 0], axis_names='HW', bytes_per_sample_hint=[0], centered_anchor=False, fill_value=[0.0], normalized=False, normalized_anchor=False, normalized_shape=False, preserve=False, shape=[], device=None, name=None)#

从输入张量中擦除一个或多个区域。

区域由 anchor（起始点）和 shape（尺寸）指定。仅指定相关维度的坐标。未指定的维度被视为提供了轴的整个范围。要指定多个区域，anchor 和 shape 连续表示多个点（例如，anchor = (y0, x0, y1, x1, …) 和 shape = (h0, w0, h1, w1, …)）。anchor 和 shape 参数根据 axis_names 参数的值或 axes 参数的值进行解释。如果未提供 axis_names 或 axes 参数，则必须指定除 C（通道）之外的所有维度。

示例 1

anchor = (10, 20), shape = (190, 200), axis_names = “HW”, fill_value = 0

输入: layout = “HWC”, shape = (300, 300, 3)

擦除区域覆盖垂直维度（高度）上 10 到 200 之间的范围，以及水平维度（宽度）上 20 到 220 之间的范围。通道维度的范围未指定，因此介于 0 到 3 之间。结果为

output[y, x, c] = 0   if 20 <= x < 220 and 10 <= y < 200
output[y, x, c] = input[y, x, c]  otherwise

示例 2

anchor = (10, 250), shape = (20, 30), axis_names = “W”, fill_value = (118, 185, 0)

输入: layout = “HWC”, shape = (300, 300, 3)

提供了两个擦除区域，分别覆盖 x=(10, 30) 和 x=(250, 280) 范围内的两个垂直带。擦除区域中的每个像素都填充了多通道值 (118, 185, 0)。结果为

output[y, x, :] = (118, 185, 0)   if 10 <= x < 30 or 250 <= x < 280
output[y, x, :] = input[y, x, :]  otherwise

示例 3

anchor = (0.15, 0.15), shape = (0.3, 0.3), axis_names = “HW”, fill_value = 100, normalized = True

输入: layout = “HWC”, shape = (300, 300, 3)

提供了一个在高度和宽度维度上具有归一化坐标的擦除区域。为所有通道提供了填充值。坐标可以通过乘以输入形状转换为绝对坐标。结果为

if (0.15 * 300 <= x < (0.3 + 0.15) * 300 and
    0.15 * 300 <= y < (0.3 + 0.15) * 300():
  output[y, x, c] = 100
else:
  output[y, x, c] = input[y, x, c]

示例 4: anchor = (0.15, 0.15), shape = (20, 30), normalized_anchor = True, normalized_shape = False

输入: layout = “HWC”, shape = (300, 300, 3)

一个擦除区域，其锚点以归一化坐标指定，形状以绝对坐标指定。由于未提供 axis_names，因此 anchor 和 shape 必须包含除 “C”（通道）之外的所有维度。结果为

if (0.15 * 300 <= x < (0.15 * 300) + 20 and
   (0.15 * 300) <= y < (0.15 * 300) + 30):
  output[y, x, c] = 0
else:
  output[y, x, c] = input[y, x, c]

此运算符允许序列输入并支持体积数据。

支持的后端

  • ‘cpu’

  • ‘gpu’

参数:

__input (TensorList) – 运算符的输入。

关键字参数:

  • anchor (float 或 float 列表或 TensorList of float, 可选, 默认 = []) –

    擦除区域的锚点或起点的坐标。

    仅应提供由 axis_names 或 axes 指定的相关维度的坐标。

  • axes (int 或 int 列表, 可选, 默认 = [1, 0]) –

    用于 anchor 和 shape 参数的维度顺序，作为维度索引。

    例如，axes=(1, 0) 表示 anchor 和 shape 中的坐标按特定顺序引用轴 1 和 0。

  • axis_names (str, 可选, 默认 = ‘HW’) –

    用于锚点和形状参数的维度顺序，如布局中所述。

    例如，axis_names=”HW” 表示 anchor 和 shape 中的坐标按特定顺序引用维度 H（高度）和 W（宽度）。

    注意

    axis_name*s 比 *axes 具有更高的优先级.

  • bytes_per_sample_hint (int 或 int 列表, 可选, 默认 = [0]) –

    输出大小提示，以每样本字节数为单位。

    如果指定，则运算符的输出（位于 GPU 或页锁定主机内存中）将被预分配以容纳此大小的样本批次。

  • centered_anchor (bool, 可选, 默认 = False) –

    如果设置为 True，则锚点引用区域的中心而不是左上角。

    这会在指定的 anchor 处产生居中擦除的区域。

  • fill_value (float 或 float 列表或 TensorList of float, 可选, 默认 = [0.0]) –

    用于填充擦除区域的值。

    可以指定为单个值（例如，0）或多通道值（例如，(200, 210, 220)）。如果提供了多通道填充值，则输入布局应包含通道维度 C。

  • normalized (bool, 可选, 默认 = False) –

    确定 anchor 和 shape 参数应解释为归一化坐标（范围 [0.0, 1.0]）还是绝对坐标。

    分别为 normalized_shape 和 normalized_anchor 参数提供值是互斥的。

  • normalized_anchor (bool, 可选, 默认 = False) –

    确定 anchor 参数应解释为归一化坐标（范围 [0.0, 1.0]）还是绝对坐标。

    为 normalized 提供值是互斥的。

  • normalized_shape (bool, 可选, 默认 = False) –

    确定 shape 参数应解释为归一化坐标（范围 [0.0, 1.0]）还是绝对坐标。

    为 normalized 提供值是互斥的。

  • preserve (bool, 可选, 默认 = False) – 即使运算符的输出未使用，也阻止将其从图中删除。

  • shape (float 或 float 列表或 TensorList of float, 可选, 默认 = []) –

    擦除区域的形状或尺寸的值。

    仅应提供由 axis_names 或 axes 指定的相关维度的坐标。

另请参阅

本页内容