ExtractGlimpseV2

classe final pública ExtractGlimpseV2

Extrai um vislumbre do tensor de entrada.

Retorna um conjunto de janelas chamadas vislumbres extraídas no local `offsets` do tensor de entrada. Se as janelas sobrepuserem apenas parcialmente as entradas, as áreas não sobrepostas serão preenchidas com ruído aleatório.

O resultado é um tensor 4-D de forma `[tamanho_do_batch, vislumbre_altura, vislumbre_largura, canais]`. Os canais e as dimensões do lote são iguais aos do tensor de entrada. A altura e largura das janelas de saída são especificadas no parâmetro `size`.

Os argumentos `normalized` e `centered` controlam como as janelas são construídas:

  • Se as coordenadas estiverem normalizadas, mas não centralizadas, 0,0 e 1,0 correspondem ao mínimo e ao máximo de cada dimensão de altura e largura.
  • Se as coordenadas estiverem normalizadas e centralizadas, elas variam de -1,0 a 1,0. As coordenadas (-1,0, -1,0) correspondem ao canto superior esquerdo, o canto inferior direito está localizado em (1,0, 1,0) e o centro está em (0, 0).
  • Se as coordenadas não forem normalizadas, elas serão interpretadas como números de pixels.

Classes aninhadas

aula ExtrairGlimpseV2.Opções Atributos opcionais para ExtractGlimpseV2

Métodos Públicos

Saída <flutuante>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
ExtractGlimpseV2.Options estático
centrado (centralizado booleano)
Extrato estáticoGlimpseV2
create ( Escopo do escopo , entrada do operando <Float>, tamanho do operando <Integer>, deslocamentos do operando <Float>, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractGlimpseV2.
Saída <flutuante>
vislumbre ()
Um tensor que representa os vislumbres `[tamanho_do_batch, altura_do_lance, largura_dos_canais]`.
ExtractGlimpseV2.Options estático
ruído (ruído de corda)
ExtractGlimpseV2.Options estático
normalizado (normalizado booleano)
ExtractGlimpseV2.Options estático
uniformNoise (Booleano uniformNoise)

Métodos herdados

Métodos Públicos

Saída pública <Float> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static ExtractGlimpseV2.Options centralizado (centralizado em booleano)

Parâmetros
centrado indica se as coordenadas de deslocamento estão centralizadas em relação à imagem; nesse caso, o deslocamento (0, 0) é relativo ao centro das imagens de entrada. Se for falso, o deslocamento (0,0) corresponde ao canto superior esquerdo das imagens de entrada.

public static ExtractGlimpseV2 create (Escopo do escopo , entrada do operando <Float>, tamanho do operando <Integer>, deslocamentos do operando <Float>, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractGlimpseV2.

Parâmetros
escopo escopo atual
entrada Um tensor flutuante 4-D de forma `[tamanho_do_lote, altura, largura, canais]`.
tamanho Um tensor 1-D de 2 elementos contendo o tamanho dos vislumbres a serem extraídos. A altura de vislumbre deve ser especificada primeiro, seguida pela largura de vislumbre.
compensações Um tensor inteiro 2-D de forma `[batch_size, 2]` contendo as localizações y, x do centro de cada janela.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância do ExtractGlimpseV2

saída pública <Float> vislumbre ()

Um tensor que representa os vislumbres `[tamanho_do_batch, altura_do_lance, largura_dos_canais]`.

ruído público estático ExtractGlimpseV2.Options (ruído de string)

Parâmetros
barulho indica se o ruído deve ser `uniforme`, `gaussiano` ou `zero`. O padrão é `uniform`, o que significa que o tipo de ruído será decidido por `uniform_noise`.

public static ExtractGlimpseV2.Options normalizado (booleano normalizado)

Parâmetros
normalizado indica se as coordenadas de deslocamento estão normalizadas.

public static ExtractGlimpseV2.Options uniformNoise (booleano uniformNoise)

Parâmetros
ruído uniforme indica se o ruído deve ser gerado usando uma distribuição uniforme ou uma distribuição gaussiana.