Перейти к содержанию

ImageLocalizer

ImageLocalizer — действие пайплайна для детекции объектов и локализации регионов интереса. Обучение выполняется на базе Faster R-CNN из torchvision.

Параметры:

  • num_classes — число классов включая фон; при None используется len(dataset.classes) + 1

Типичный сценарий: локализовать ROI на одном шаге, затем классифицировать его через ImageClassifier(source_mode="roi").

from hyppopipe.data.dataset import YAMLDataset
from hyppopipe.pipeline import Pipeline, Step
from hyppopipe.pipeline.image.classification import ImageClassifier
from hyppopipe.pipeline.image.localization import ImageLocalizer

pipeline = Pipeline(
    {
        "tumor_localize": Step(
            ImageLocalizer(),
            description="Локализация опухоли",
        ),
        "tumor_classify": Step(
            ImageClassifier(source_mode="roi"),
            inputs=["tumor_localize"],
            description="Классификация типа опухоли в ROI",
        ),
    },
    shift_result=False,
)

При инференсе LocalizationPrediction предоставляет ограничивающие рамки и опционально обрезанные Image.

Документация

Pipeline step for localization and detection (torchvision Faster R-CNN training).

__call__()

Marker callable; training uses attributes, not runtime invocation.

__init__(*, num_classes=None)

Store detection training options.

Parameters:

Name Type Description Default
num_classes int | None

Total classes including background for torchvision Faster R-CNN. When None, uses len(dataset.classes) + 1.

 None