SanitizeKeyPoints

class torchvision.transforms.v2.SanitizeKeyPoints(labels_getter: Optional[Union[Callable[[Any], Any], str]] = None)

移除影像區域外的關鍵點及其相應的標籤（如果有）。

此轉換會移除座標超出相應影像範圍的關鍵點或關鍵點組及其關聯的標籤。如果您希望將此類關鍵點鉗制到影像邊緣，請使用 ClampKeyPoints。

建議在管道的最後呼叫它，然後再將輸入傳遞給模型。

關鍵點可以作為一組獨立的點傳遞，也可以作為由固定數量的關鍵點組成的物件（例如，多邊形或多邊形鏈）傳遞，形狀為 [..., 2]。當傳遞關鍵點組時（即至少三維張量），此轉換隻會刪除整個組，而不會刪除組內的單個關鍵點。

引數:

labels_getter (callable 或 str 或 None, optional) –

指示如何識別輸入中的標籤（或需要與關鍵點一起清理的任何其他內容）。如果設定為字串 "default"，它將嘗試在輸入中查詢“labels”鍵（不區分大小寫），如果輸入是字典，或者是一個元組，其第二個元素是字典。

它也可以是一個可呼叫物件，該物件接受與轉換相同的輸入，並返回以下之一：

• 單個張量（標籤）

• 張量元組/列表，每個張量都將像關鍵點一樣被清理。

如果 labels_getter 為 None（預設值），則只清理關鍵點。

forward(*inputs: Any) → Any

不要覆蓋此方法！請使用 transform() 代替。

transform(inpt: Any, params: dict[str, Any]) → Any

用於覆蓋自定義變換的方法。

請參閱 如何編寫自己的 v2 變換