tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage

ইনপুট ইমেজ টেনসরের সাপেক্ষে crop_and_resize op-এর গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।

সারসংক্ষেপ

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• grads: [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] আকারের একটি ৪-মাত্রিক টেনসর।
• বক্স: [num_boxes, 4] আকারের একটি 2-D টেনসর। টেনসরের i তম সারিটি box_ind[i] ইমেজের একটি বক্সের স্থানাঙ্ক নির্দিষ্ট করে এবং এটি নর্মালাইজড স্থানাঙ্ক [y1, x1, y2, x2] -এ নির্দিষ্ট করা হয়। y এর একটি নর্মালাইজড স্থানাঙ্ক মানকে y * (image_height - 1) -এ ইমেজ স্থানাঙ্কে ম্যাপ করা হয়, যেমন নর্মালাইজড ইমেজ উচ্চতার [0, 1] ব্যবধিকে ইমেজ উচ্চতার স্থানাঙ্কে [0, image_height - 1]-এ ম্যাপ করা হয়। আমরা y1 > y2-এর অনুমতি দিই, সেক্ষেত্রে স্যাম্পল করা ক্রপটি মূল ইমেজের একটি উপর-নিচ ফ্লিপ করা সংস্করণ হয়। প্রস্থের মাত্রাটিও একইভাবে বিবেচনা করা হয়। [0, 1] পরিসরের বাইরের নর্মালাইজড স্থানাঙ্কের অনুমতি আছে, সেক্ষেত্রে আমরা ইনপুট ইমেজের মান এক্সট্রাপোলেট করার জন্য extrapolation_value ব্যবহার করি।
• box_ind: [num_boxes] আকারের একটি ১-মাত্রিক টেনসর, যার মানগুলো [0, batch) পরিসরের মধ্যে int32। box_ind[i] -এর মানটি সেই চিত্রটিকে নির্দিষ্ট করে, যেটিকে i তম বক্সটি নির্দেশ করে।
• image_size: একটি ১-মাত্রিক টেনসর যার মান [batch, image_height, image_width, depth] এবং যা মূল ছবির আকার ধারণ করে। image_height এবং image_width উভয়কেই ধনাত্মক হতে হবে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• পদ্ধতি: ইন্টারপোলেশন পদ্ধতি নির্দিষ্ট করার জন্য একটি স্ট্রিং। আপাতত শুধু 'বাইলিনিয়ার' সমর্থিত।

ফেরত:

• Output : [batch, image_height, image_width, depth] আকারের একটি ৪-মাত্রিক টেনসর।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

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
)