Python AutoML Vision如何处理尺寸小于224x224像素的图像？

我用80x80x3图像样本训练了AutoML视觉。培训已成功完成，我下载了edge tflite模型。在python中实现tflite模型时，根据这一点，我意识到tflite模型的输入大小是224x224x3

我的问题是:

• 在培训期间，AutoML Vision如何处理尺寸小于224x224的图像？AutoML Vision是否通过插值将图像调整为224x224

为了获得更好的预测性能，我希望按照AutoML Vision在训练期间处理图像的方式来处理新图像

将带有输入形状（1、80、80、3）的80x80图像馈送到模型时，出现异常“无法设置张量：尺寸不匹配”，请参见下面的代码

馈送224x224图像无异常。然而，我想使用80x80x3的图像，就像我用于培训一样。或者像在AutoML Vision中训练时一样预处理80x80x3图像，例如，将其大小调整为224x224x3或AutoML Vision处理的方式

test_sample.shape

Out: (80, 80, 3)

test_sample = test_sample.reshape(1, 80, 80, 3)

Out: (1, 80, 80, 3)    

# Load TFLite model and allocate tensors. 
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=model_path) 
interpreter.allocate_tensors() 

# Get input and output tensors. 
input_details = interpreter.get_input_details()

print(interpreter.get_input_details())

Out: [{'name': 'image', 'index': 0, 'shape': array([  1, 224, 224,   3], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.uint8'>, 'quantization': (0.007874015718698502, 128)}]

output_details = interpreter.get_output_details() 

# Test model on input data. 
input_data = np.array(test_sample, dtype=np.uint8) 
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data) 

interpreter.invoke() 


Out: ValueError: Cannot set tensor: Dimension mismatch 
ValueError                                Traceback (most recent call last)
in engine
----> 1 interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

/home/cdsw/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/lite/python/interpreter.py in set_tensor(self, tensor_index, value)
   173       ValueError: If the interpreter could not set the tensor.
   174     """
--> 175     self._interpreter.SetTensor(tensor_index, value)
   176 
   177   def resize_tensor_input(self, input_index, tensor_size):

/home/cdsw/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/lite/python/interpreter_wrapper/tensorflow_wrap_interpreter_wrapper.py in SetTensor(self, i, value)
   134 
   135     def SetTensor(self, i, value):
--> 136         return _tensorflow_wrap_interpreter_wrapper.InterpreterWrapper_SetTensor(self, i, value)
   137 
   138     def GetTensor(self, i):

ValueError: Cannot set tensor: Dimension mismatch

test\u sample.shape
输出：（80,80,3）
测试样本=测试样本。重塑（1,80,80,3）
输出：（1,80,80,3）
#加载TFLite模型并分配张量。
解释器=tf.lite.解释器（模型路径=model路径）
解释器。分配_张量（）
#获取输入和输出张量。
input\u details=解释器。获取\u input\u details（）
打印（解释器。获取输入详细信息（）
Out:[{'name'：'image'，'index'：0，'shape'：数组（[1224224,3]，dtype=int32），'dtype'：，'quantization'：（0.007874015718698502,128）}]
output\u details=解释器。获取\u output\u details（）
#输入数据上的测试模型。
输入数据=np.array（测试样本，数据类型=np.uint8）
解释器。设置解释器张量（输入解释器详细信息[0]['index']，输入解释器数据）
invoke（）解释器
Out:ValueError:无法设置张量：尺寸不匹配
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在引擎中
---->1.设置张量（输入详细信息[0]['index']，输入数据）
/set_tensor（self，tensor_index，value）中的home/cdsw/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/lite/python/explorer.py
173 ValueError：如果解释器无法设置张量。
174     """
-->175自解释设置器（张量索引，值）
176
177 def RESIGH_tensor_input（自我、输入索引、张量大小）：
/setensor中的home/cdsw/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/lite/python/explorer\u wrapper/tensorflow\u wrapper\u wrapper\u wrapper.py（self，i，value）
134
135 def设置器（自身、i、值）：
-->136返回\u tensorflow\u wrap\u解释器\u wrapper.translatorwrapper\u settersor（self，i，value）
137
138 def GetTensor（自我，i）：
ValueError:无法设置张量：维度不匹配

我建议您使用此实现

设置数据类型

# check the type of the input tensor
floating_model = input_details[0]['dtype'] == np.float32

根据所需的模型高度和宽度调整图像大小

height = input_details[0]['shape'][1]
width = input_details[0]['shape'][2]
img = Image.open(args.image).resize((width, height))

设置输入数据

input_data = np.expand_dims(img, axis=0)

下面是完整的例子

---

我建议您使用此实现

设置数据类型

# check the type of the input tensor
floating_model = input_details[0]['dtype'] == np.float32

根据所需的模型高度和宽度调整图像大小

height = input_details[0]['shape'][1]
width = input_details[0]['shape'][2]
img = Image.open(args.image).resize((width, height))

设置输入数据

input_data = np.expand_dims(img, axis=0)

下面是完整的例子

---

它为您调整图像大小。我使用netron检查tflite和tensorflow模型时观察到了这一点。查找输入并跟踪输出，通过解码器进行调整大小操作。

它为您调整图像大小。我使用netron检查tflite和tensorflow模型时观察到了这一点。查找输入并跟踪输出将解码器重新调整大小操作。

也许我应该提出一个新问题，但是如果输入大小不是正方形怎么办？我从AutoML生成了一个tflite文件，输入大小是224x224。但是我的输入是矩形的。如何解决这个问题呢？也许我应该提出一个新问题，但是如果输入大小不是正方形怎么办？我想ted是AutoML中的一个tflite文件，输入大小为224x224。但是我的输入是矩形的。如何处理这个问题？