텐서플로우:: 작전:: 이미지패치 추출

images 에서 patches 추출하여 "깊이" 출력 차원에 넣습니다.

요약

인수:

• 범위: 범위 개체
• 이미지: [batch, in_rows, in_cols, depth] 형태의 4차원 텐서 .
• ksizes: images 의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 크기입니다.
• strides: 두 연속 패치의 중심이 이미지에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지. 다음과 같아야 합니다: [1, stride_rows, stride_cols, 1] .
• 요금: [1, rate_rows, rate_cols, 1] 이어야 합니다. 이는 입력 보폭으로, 두 개의 연속 패치 샘플이 입력에 얼마나 멀리 있는지 지정합니다. patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) 사용하여 패치를 추출한 후 rates 요소로 공간적으로 서브샘플링하는 것과 동일합니다. 이는 확장된(일명 Atrous) 컨볼루션의 rate 와 동일합니다.
• padding: 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.

보고:

• Output : "깊이" 차원에서 벡터화된 ksize_rows x ksize_cols x depth 의 이미지 패치를 포함하는 [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] 모양의 4D 텐서 . out_rows 및 out_cols 출력 패치의 차원입니다.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output patches

 ExtractImagePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const