тензорный поток:: опс:: ОбрезатьИИзменитьРазмерГрадБоксы

Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно тензора полей ввода.

Краткое содержание

Аргументы:

• область: объект области.
• grads: 4-D тензор формы [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• изображение: 4-D тензор формы [batch, image_height, image_width, depth] . И image_height , и image_width должны быть положительными.
• box: двумерный тензор формы [num_boxes, 4] . i -я строка тензора задает координаты бокса в изображении box_ind[i] и задается в нормализованных координатах [y1, x1, y2, x2] . Нормализованное значение координаты y сопоставляется с координатой изображения по адресу y * (image_height - 1) , так что интервал [0, 1] нормализованной высоты изображения сопоставляется с `[0, image_height - 1] в координатах высоты изображения. Мы допускаем y1 > y2, и в этом случае выбранная обрезка представляет собой перевернутую версию исходного изображения вверх-вниз. Аналогично обрабатывается размер ширины. Допускаются нормализованные координаты за пределами диапазона [0, 1] . В этом случае мы используем extrapolation_value для экстраполяции значений входного изображения.
• box_ind: одномерный тензор формы [num_boxes] со значениями int32 в [0, batch) . Значение box_ind[i] определяет изображение, на которое ссылается i -й блок.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• метод: строка, определяющая метод интерполяции. На данный момент поддерживается только «билинейный».

Возврат:

• Output : двумерный тензор формы [num_boxes, 4] .

Публичные атрибуты

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
)