tensorflow:: ops:: ExtractGlimpse

Wyodrębnia fragment tensora wejściowego.

Streszczenie

Zwraca zestaw okien zwanych „rzutami” wyodrębnionych w punktach offsets względem tensora wejściowego. Jeśli okna tylko częściowo nakładają się na dane wejściowe, obszary, które się nie nakładają, zostaną wypełnione losowym szumem.

Rezultatem jest 4-wymiarowy tensor o kształcie [batch_size, glimpse_height, glimpse_width, channels] . Wymiary kanałów i wsadu są takie same jak w tensorze wejściowym. Wysokość i szerokość okien wyjściowych są określone w parametrze size .

Argument normalized and centered kontroluje sposób tworzenia okien:

• Jeżeli współrzędne są znormalizowane, ale nie wyśrodkowane, wartości 0,0 i 1,0 odpowiadają wartości minimalnej i maksymalnej każdego wymiaru wysokości i szerokości.
• Jeśli współrzędne są zarówno znormalizowane, jak i wyśrodkowane, ich zakres wynosi od -1,0 do 1,0. Współrzędne (-1,0, -1,0) odpowiadają lewemu górnemu rogowi, prawy dolny róg znajduje się w punkcie (1,0, 1,0), a środek w punkcie (0, 0).
• Jeśli współrzędne nie są znormalizowane, są interpretowane jako liczba pikseli.

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• wejście: 4-wymiarowy tensor typu float o kształcie [batch_size, height, width, channels] .
• rozmiar: Jednowymiarowy tensor składający się z 2 elementów, zawierający rozmiar fragmentów do wyodrębnienia. Najpierw należy określić wysokość fragmentu, a następnie jego szerokość.
• przesunięcia: dwuwymiarowy tensor całkowity o kształcie [batch_size, 2] zawierający współrzędne y, x środka każdego okna.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• Wyśrodkowane: wskazuje, czy współrzędne przesunięcia są wyśrodkowane względem obrazu. W takim przypadku przesunięcie (0, 0) odnosi się do środka obrazów wejściowych. Jeśli wartość jest równa false, przesunięcie (0, 0) odpowiada lewemu górnemu rogowi obrazów wejściowych.
• znormalizowane: wskazuje, czy współrzędne przesunięcia są znormalizowane.
• uniform_noise: wskazuje, czy szum powinien być generowany przy użyciu rozkładu jednorodnego czy rozkładu Gaussa.
• Szum: wskazuje, czy szum powinien być uniform , gaussian , czy zero . Domyślnie jest to uniform , co oznacza, że ​​typ szumu zostanie określony przez uniform_noise .

Zwroty:

• Output : Tensor reprezentujący fragmenty [batch_size, glimpse_height, glimpse_width, channels] .

Atrybuty publiczne

::tensorflow::Output glimpse

Operation operation

 ExtractGlimpse(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input size,
  ::tensorflow::Input offsets
)

 ExtractGlimpse(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input size,
  ::tensorflow::Input offsets,
  const ExtractGlimpse::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Centered(
  bool x
)

Attrs Noise(
  StringPiece x
)

Attrs Normalized(
  bool x
)

Attrs UniformNoise(
  bool x
)