flujo tensor:: operaciones:: CropAndResizeGradBoxes

Calcula el gradiente de crop_and_resize op con el tensor de cuadros de entrada.

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• grads: un tensor de forma 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• Imagen: un tensor de forma 4-D [batch, image_height, image_width, depth] . Tanto image_height como image_width deben ser positivos.
• cajas: un tensor de forma 2-D [num_boxes, 4] . La i -ésima fila del tensor especifica las coordenadas de un cuadro en la imagen box_ind[i] y se especifica en coordenadas normalizadas [y1, x1, y2, x2] . Un valor de coordenadas normalizado de y se asigna a la coordenada de la imagen en y * (image_height - 1) , de modo que el intervalo [0, 1] de la altura de la imagen normalizada se asigna a `[0, image_height - 1] en las coordenadas de altura de la imagen. Permitimos y1 > y2, en cuyo caso el recorte muestreado es una versión invertida de arriba a abajo de la imagen original. La dimensión del ancho se trata de manera similar. Se permiten coordenadas normalizadas fuera del rango [0, 1] , en cuyo caso usamos extrapolation_value para extrapolar los valores de la imagen de entrada.
• box_ind: un tensor 1-D de forma [num_boxes] con valores int32 en [0, batch) . El valor de box_ind[i] especifica la imagen a la que hace referencia el i -ésimo cuadro.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• método: una cadena que especifica el método de interpolación. Por ahora sólo se admite 'bilineal'.

Devoluciones:

• Output : Un tensor de forma 2-D [num_boxes, 4] .

Atributos públicos

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
)