tensorflow :: ops :: CropAndResizeGradImage

Oblicza gradient zmiennej crop_and_resize op wrt tensora obrazu wejściowego.

streszczenie

Argumenty:

• zakres: obiekt Scope
• grads: tensor kształtu 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• pudełka: tensor 2-D kształtu [num_boxes, 4] . i ty wiersz tensora określa współrzędne prostokąta w box_ind[i] i jest określony w znormalizowanych współrzędnych [y1, x1, y2, x2] . Znormalizowana wartość współrzędnej y jest odwzorowywana na współrzędną obrazu w punkcie y * (image_height - 1) , tak że przedział [0, 1] znormalizowanej wysokości obrazu jest mapowany na `[0, wysokość_obrazu - 1] we współrzędnych wysokości obrazu. Dopuszczamy y1> y2, w którym to przypadku próbkowany kadr jest odwróconą wersją oryginalnego obrazu w górę-w dół. Wymiar szerokości jest traktowany podobnie. Dozwolone są znormalizowane współrzędne poza zakresem [0, 1] , w którym to przypadku używamy extrapolation_value do ekstrapolacji wartości obrazu wejściowego.
• box_ind: Tensor 1-D kształtu [num_boxes] z wartościami int32 w [0, batch) . Wartość box_ind[i] określa obraz, do którego odnosi się i skrzynka.
• rozmiar_obrazu: tensor 1-D o wartości [batch, image_height, image_width, depth] zawierający oryginalny rozmiar obrazu. Zarówno image_height jak i image_width muszą być dodatnie.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• metoda: ciąg określający metodę interpolacji. Obecnie obsługiwany jest tylko tryb „bilinear”.

Zwroty:

• Output : tensor kształtu 4-D [batch, image_height, image_width, depth] .

Atrybuty publiczne

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
)