Tensorflow :: ops :: ExtractImagePatches

Extrahieren Sie patches aus images und platzieren Sie sie in der Ausgabedimension "Tiefe".

Zusammenfassung

Argumente:

• scope: Ein Scope- Objekt
• Bilder: 4-D- Tensor mit Form [batch, in_rows, in_cols, depth] .
• ksizes: Die Größe des Schiebefensters für jede Dimension der images .
• Schritte: Wie weit sind die Zentren zweier aufeinanderfolgender Patches in den Bildern? Muss sein: [1, stride_rows, stride_cols, 1] .
• Raten: Muss sein: [1, rate_rows, rate_cols, 1] . Dies ist der Eingabeschritt, der angibt, wie weit zwei aufeinanderfolgende Patch-Samples in der Eingabe sind. Entspricht dem Extrahieren von Patches mit patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) , gefolgt von einer räumlichen Unterabtastung um einen Faktor von rates . Dies entspricht der rate in erweiterten (auch als Atrous bezeichneten) Windungen.
• padding: Die Art des zu verwendenden Auffüllalgorithmus.

Kehrt zurück:

• Output : 4-D- Tensor mit Form [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] mit Bildfeldern mit der Größe ksize_rows x ksize_cols x depth in der Dimension "Tiefe". Beachten Sie, dass out_rows und out_cols die Abmessungen der Ausgabe-Patches sind.

Öffentliche Attribute

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