Класс RandomBrightness

Класс RandomBrightness применяется к изображениям и случайным образом изменяет их яркость. Это один из слоев аугментации данных, который помогает модели быть устойчивее к разной освещенности. Первым параметром передается диапазон изменения яркости factor - кортеж из двух чисел или одно число, задающее максимальное отклонение. Вторым параметром можно передать значение value_range - диапазон значений входных пикселей, по умолчанию (0, 255). Слой активен только во время обучения, если не указать seed, результаты будут разными при каждом вызове.

Синтаксис

tf.keras.layers.RandomBrightness(factor, value_range=(0, 255), seed=None, **kwargs)

Пример

Давайте создадим слой RandomBrightness и применим его к тензору изображения. Зафиксируем зерно для воспроизводимости результата:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

layer = tf.keras.layers.RandomBrightness(factor=0.2, seed=0)
t = tf.constant([[[[100, 150, 200], [50, 100, 150]]]], dtype=tf.float32)
res = layer(t, training=True)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[ 84. 134. 184.]
   [ 34.  84. 134.]]]], shape=(1, 1, 2, 3), dtype=float32)

Пример

Давайте применим слой к изображению с диапазоном значений (0, 1) и посмотрим результат:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

layer = tf.keras.layers.RandomBrightness(
	factor=0.1,
	value_range=(0, 1),
	seed=0
)
t = tf.constant([[[[0.5, 0.5, 0.5], [0.8, 0.8, 0.8]]]], dtype=tf.float32)
res = layer(t, training=True)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[0.5642857 0.5642857 0.5642857]
   [0.8642857 0.8642857 0.8642857]]]], shape=(1, 1, 2, 3), dtype=float32)

Смотрите также

функцию adjust_brightness,
которая детерминированно изменяет яркость изображения
функцию random_brightness,
которая случайно изменяет яркость тензора изображения
класс RandomContrast,
который случайно изменяет контрастность изображений
класс RandomSaturation,
который случайно изменяет насыщенность изображений