flux tensoriel : : opérations : : Extraire des patchs d'image

Extrayez patches des images et placez-les dans la dimension de sortie "profondeur".

Résumé

Arguments:

• scope : un objet Scope
• images : Tenseur 4D avec forme [batch, in_rows, in_cols, depth] .
• ksizes : La taille de la fenêtre coulissante pour chaque dimension des images .
• foulées : à quelle distance se trouvent les centres de deux patchs consécutifs dans les images. Doit être : [1, stride_rows, stride_cols, 1] .
• tarifs : doit être : [1, rate_rows, rate_cols, 1] . Il s'agit de la foulée d'entrée, spécifiant la distance dans laquelle se trouvent deux échantillons de patch consécutifs dans l'entrée. Équivaut à l'extraction de correctifs avec patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) , suivi d'un sous-échantillonnage spatial par un facteur rates . Cela équivaut au rate de circonvolutions dilatées (alias Atrous).
• padding : Le type d’algorithme de remplissage à utiliser.

Retour:

• Output : Tenseur 4D avec forme [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] contenant des patchs d'image de taille ksize_rows x ksize_cols x depth vectorisés dans la dimension "profondeur". Notez que out_rows et out_cols sont les dimensions des correctifs de sortie.

Attributs publics

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