tensoreflusso:: ops:: CropAndResizeGradBoxes

Calcola il gradiente dell'operazione crop_and_resize rispetto al tensore delle caselle di input.

Riepilogo

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• grads: un tensore di forma 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• image: un tensore di forma 4-D [batch, image_height, image_width, depth] . Sia image_height che image_width devono essere positivi.
• boxs: un tensore 2-D di forma [num_boxes, 4] . L' i -esima riga del tensore specifica le coordinate di un riquadro nell'immagine box_ind[i] ed è specificata in coordinate normalizzate [y1, x1, y2, x2] . Un valore di coordinata normalizzato di y viene mappato alla coordinata dell'immagine in y * (image_height - 1) , in modo che l'intervallo [0, 1] dell'altezza dell'immagine normalizzata venga mappato su `[0, image_height - 1] nelle coordinate dell'altezza dell'immagine. Consentiamo y1 > y2, nel qual caso il ritaglio campionato è una versione capovolta verso l'alto dell'immagine originale. La dimensione della larghezza viene trattata in modo simile. Sono consentite coordinate normalizzate esterne all'intervallo [0, 1] , nel qual caso utilizziamo extrapolation_value per estrapolare i valori dell'immagine di input.
• box_ind: un tensore 1-D di forma [num_boxes] con valori int32 in [0, batch) . Il valore di box_ind[i] specifica l'immagine a cui si riferisce l' i -esimo box.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

• metodo: una stringa che specifica il metodo di interpolazione. Per ora è supportato solo "bilineare".

Resi:

• Output : un tensore 2-D di forma [num_boxes, 4] .

Attributi pubblici

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
)