przepływ tensorowy:: ops:: Przytnij i zmień rozmiarGradBoxes

Oblicza gradient operacji kadrowania i zmiany rozmiaru na podstawie tensora pól wejściowych.

Streszczenie

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• grads: 4-D tensor kształtu [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• image: 4-D tensor kształtu [batch, image_height, image_width, depth] . Zarówno image_height , jak i image_width muszą być dodatnie.
• boxy: Dwuwymiarowy tensor kształtu [num_boxes, 4] . i -ty rząd tensora określa współrzędne pudełka w obrazie box_ind[i] i jest określony we współrzędnych znormalizowanych [y1, x1, y2, x2] . Znormalizowana wartość współrzędnej y jest odwzorowywana na współrzędną obrazu w y * (image_height - 1) , tak jak przedział [0, 1] znormalizowanej wysokości obrazu jest odwzorowywany na `[0, wysokość_obrazu - 1] we współrzędnych wysokości obrazu. Dopuszczamy y1 > y2, w którym to przypadku próbkowany kadr jest odwróconą wersją oryginalnego obrazu. Wymiar szerokości jest traktowany podobnie. Dozwolone są znormalizowane współrzędne spoza zakresu [0, 1] , w którym to przypadku używamy extrapolation_value do ekstrapolacji wartości obrazu wejściowego.
• box_ind: Tensor 1-D kształtu [num_boxes] z wartościami int32 w [0, batch) . Wartość box_ind[i] określa obraz, do którego odnosi się i -te pole.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

• metoda: ciąg znaków określający metodę interpolacji. Na razie obsługiwany jest tylko tryb „bilinearny”.

Zwroty:

• Output : Dwuwymiarowy tensor kształtu [num_boxes, 4] .

Atrybuty publiczne

Operation operation

::tensorflow::Output output

 CropAndResizeGradBoxes(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind
)

 CropAndResizeGradBoxes(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  const CropAndResizeGradBoxes::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Method(
  StringPiece x
)