تدفق التوتر:: العمليات:: CropAndResizeGradImage

bookmark_border تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

يحسب التدرج في Crop_and_resize Op WRT موتر الصورة المدخلة.

ملخص

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• الدرجات: موتر رباعي الأبعاد للشكل [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• الصناديق: موتر ثنائي الأبعاد للشكل [num_boxes, 4] . يحدد الصف i من الموتر إحداثيات المربع في الصورة box_ind[i] ويتم تحديده في الإحداثيات الطبيعية [y1, x1, y2, x2] . يتم تعيين قيمة الإحداثيات المقيسة لـ y إلى إحداثيات الصورة عند y * (image_height - 1) ، بحيث يتم تعيين الفاصل الزمني [0, 1] لارتفاع الصورة المقيس إلى `[0, image_height - 1] في إحداثيات ارتفاع الصورة. نحن نسمح بـ y1 > y2، وفي هذه الحالة يكون الاقتصاص الذي تم أخذ عينات منه عبارة عن نسخة مقلوبة من أعلى إلى أسفل من الصورة الأصلية. يتم التعامل مع البعد العرض بالمثل. يُسمح بالإحداثيات الطبيعية خارج النطاق [0, 1] ، وفي هذه الحالة نستخدم extrapolation_value لاستقراء قيم الصورة المدخلة.
• box_ind: موتر أحادي الأبعاد للشكل [num_boxes] بقيم int32 في [0, batch) . تحدد قيمة box_ind[i] الصورة التي يشير إليها المربع i -th.
• image_size: موتر أحادي الأبعاد بقيمة [batch, image_height, image_width, depth] تحتوي على حجم الصورة الأصلي. يجب أن يكون كل من image_height و image_width موجبين.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• الطريقة: سلسلة تحدد طريقة الاستيفاء. يتم دعم "الخط الثنائي" فقط في الوقت الحالي.

العوائد:

• Output : موتر رباعي الأبعاد للشكل [batch, image_height, image_width, depth] .

الصفات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

 CropAndResizeGradImage(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input image_size,
  DataType T
)

 CropAndResizeGradImage(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input image_size,
  DataType T,
  const CropAndResizeGradImage::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Method(
  StringPiece x
)