aliran tensor:: operasi:: PangkasDan Ubah Ukuran

Mengekstrak potongan dari tensor gambar masukan dan mengubah ukurannya.

Ringkasan

Mengekstrak crop dari tensor gambar masukan dan mengubah ukurannya menggunakan pengambilan sampel bilinear atau pengambilan sampel tetangga terdekat (mungkin dengan perubahan rasio aspek) ke ukuran keluaran umum yang ditentukan oleh crop_size . Ini lebih umum daripada operasi crop_to_bounding_box yang mengekstrak potongan ukuran tetap dari gambar masukan dan tidak mengizinkan pengubahan ukuran atau perubahan rasio aspek.

Mengembalikan tensor dengan crops dari image masukan pada posisi yang ditentukan di lokasi kotak pembatas dalam boxes . Semua kotak yang dipotong diubah ukurannya (dengan interpolasi bilinear atau tetangga terdekat) menjadi size = [crop_height, crop_width] tetap. Hasilnya adalah tensor 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Pengubahan ukurannya sejajar sudut. Khususnya, jika boxes = [[0, 0, 1, 1]] , metode ini akan memberikan hasil yang sama dengan menggunakan tf.image.resize_bilinear() atau tf.image.resize_nearest_neighbor() (bergantung pada argumen method ) dengan align_corners=True .

Argumen:

• ruang lingkup: Objek Lingkup
• gambar: Tensor bentuk 4-D [batch, image_height, image_width, depth] . image_height dan image_width keduanya harus positif.
• kotak: Tensor bentuk 2D [num_boxes, 4] . Baris ke i i dari tensor menentukan koordinat kotak pada gambar box_ind[i] dan ditentukan dalam koordinat yang dinormalisasi [y1, x1, y2, x2] . Nilai koordinat ternormalisasi y dipetakan ke koordinat gambar di y * (image_height - 1) , sehingga interval [0, 1] dari tinggi gambar yang dinormalisasi dipetakan ke [0, image_height - 1] dalam koordinat tinggi gambar. Kami mengizinkan y1 > y2 , dalam hal ini pemotongan sampel adalah versi gambar asli yang dibalik ke atas dan ke bawah. Dimensi lebar diperlakukan serupa. Koordinat yang dinormalisasi di luar rentang [0, 1] diperbolehkan, dalam hal ini kita menggunakan extrapolation_value untuk mengekstrapolasi nilai gambar masukan.
• box_ind: Tensor bentuk 1-D [num_boxes] dengan nilai int32 di [0, batch) . Nilai box_ind[i] menentukan gambar yang dirujuk oleh kotak i .
• crop_size: Tensor 1-D dari 2 elemen, size = [crop_height, crop_width] . Semua tambalan gambar yang dipotong diubah ukurannya ke ukuran ini. Rasio aspek konten gambar tidak dipertahankan. crop_height dan crop_width keduanya harus positif.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

• metode: String yang menentukan metode pengambilan sampel untuk mengubah ukuran. Ini bisa berupa "bilinear" atau "nearest" dan defaultnya adalah "bilinear" . Saat ini ada dua metode pengambilan sampel yang didukung: Bilinear dan Nearest Neighbor.
• extrapolation_value: Nilai yang digunakan untuk ekstrapolasi, bila berlaku.

Pengembalian:

• Output : Tensor bentuk 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Atribut publik

::tensorflow::Output crops

Operation operation

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size
)

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size,
  const CropAndResize::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs ExtrapolationValue(
  float x
)

Attrs Method(
  StringPiece x
)