dòng chảy căng:: ôi:: Cắt và thay đổi kích thước hình ảnh Grad

Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ hình ảnh đầu vào.

Bản tóm tắt

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• cấp độ: Một tensor 4-D có hình dạng [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• hộp: Một tensor 2-D có hình dạng [num_boxes, 4] . Hàng thứ i của tensor chỉ định tọa độ của một hộp trong hình ảnh box_ind[i] và được chỉ định theo tọa độ chuẩn hóa [y1, x1, y2, x2] . Giá trị tọa độ chuẩn hóa của y được ánh xạ tới tọa độ hình ảnh tại y * (image_height - 1) , do đó khoảng [0, 1] của chiều cao hình ảnh chuẩn hóa được ánh xạ tới `[0, image_height - 1] trong tọa độ chiều cao hình ảnh. Chúng tôi cho phép y1 > y2, trong trường hợp đó phần cắt được lấy mẫu là phiên bản lật lên xuống của ảnh gốc. Kích thước chiều rộng được xử lý tương tự. Cho phép tọa độ chuẩn hóa bên ngoài phạm vi [0, 1] , trong trường hợp đó chúng tôi sử dụng extrapolation_value để ngoại suy các giá trị hình ảnh đầu vào.
• box_ind: Một tensor 1-D có hình dạng [num_boxes] với các giá trị int32 trong [0, batch) . Giá trị của box_ind[i] chỉ định hình ảnh mà hộp i đề cập đến.
• image_size: Tenxor 1-D có giá trị [batch, image_height, image_width, depth] chứa kích thước hình ảnh gốc. Cả image_height và image_width đều cần phải dương.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• phương thức: Một chuỗi chỉ định phương thức nội suy. Hiện tại chỉ hỗ trợ 'song tuyến tính'.

Trả về:

• Output : Một tensor 4-D có hình dạng [batch, image_height, image_width, depth] .

Thuộc tính công khai

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
)