টেনসরফ্লো :: অপস:: CropAndResizeGradBoxes

ইনপুট বক্সের টেনসরে ক্রপ_এন্ড_রিসাইজের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।

সারাংশ

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• grads: আকৃতির একটি 4-D টেনসর [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] ।
• চিত্র: আকৃতির একটি 4-ডি টেনসর [batch, image_height, image_width, depth] । image_height এবং image_width উভয়ই ইতিবাচক হতে হবে।
• বাক্স: আকৃতির একটি 2-ডি টেনসর [num_boxes, 4] । টেনসরের i -th সারিটি box_ind[i] চিত্রের একটি বাক্সের স্থানাঙ্কগুলি নির্দিষ্ট করে এবং স্বাভাবিক স্থানাঙ্কে [y1, x1, y2, x2] নির্দিষ্ট করে। y এর একটি স্বাভাবিক স্থানাঙ্ক মান y * (image_height - 1) এ চিত্র স্থানাঙ্কে ম্যাপ করা হয়, তাই চিত্রের উচ্চতা স্থানাঙ্কগুলিতে স্বাভাবিক চিত্রের উচ্চতার [0, 1] ব্যবধানকে `[0, image_height - 1] এ ম্যাপ করা হয়। আমরা y1 > y2-এর অনুমতি দিই, এই ক্ষেত্রে নমুনাকৃত ক্রপটি আসল ছবির একটি আপ-ডাউন ফ্লিপ করা সংস্করণ। প্রস্থ মাত্রা একইভাবে চিকিত্সা করা হয়। [0, 1] পরিসরের বাইরের স্বাভাবিক স্থানাঙ্কগুলি অনুমোদিত, এই ক্ষেত্রে আমরা ইনপুট চিত্রের মানগুলি এক্সট্রাপোলেট করতে extrapolation_value ব্যবহার করি।
• box_ind: আকৃতির একটি 1-D টেনসর [num_boxes] যার int32 মান [0, batch) । box_ind[i] এর মান i -th বক্স যে চিত্রটিকে নির্দেশ করে তা নির্দিষ্ট করে।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• পদ্ধতি: ইন্টারপোলেশন পদ্ধতি নির্দিষ্ট করে একটি স্ট্রিং। আপাতত শুধুমাত্র 'বাইলিনিয়ার' সমর্থিত।

রিটার্ন:

• Output : আকৃতির একটি 2-ডি টেনসর [num_boxes, 4] ।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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
)