tensorflow::ops::ExtractImagePatches

#include <array_ops.h>

Ekstrak patches dari images dan tempatkan di dimensi keluaran "kedalaman".

Ringkasan

Argumen:

  • Cakupan: Objek Cakupan
  • gambar: Tensor 4-D dengan bentuk [batch, in_rows, in_cols, depth] .
  • ksizes: Ukuran jendela geser untuk setiap dimensi images .
  • strides: Jarak antara pusat dua bagian gambar yang berurutan. Harus berupa: [1, stride_rows, stride_cols, 1] .
  • rates: Harus berupa: [1, rate_rows, rate_cols, 1] . Ini adalah langkah input, yang menentukan seberapa jauh dua sampel patch berurutan berada dalam input. Setara dengan mengekstrak patch dengan patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) , diikuti dengan pengambilan sampel ulang secara spasial dengan faktor rates . Ini setara dengan rate dalam konvolusi dilatasi (alias Atrous).
  • padding: Jenis algoritma padding yang akan digunakan.

Mengembalikan:

  • Output : Tensor 4-D dengan bentuk [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] berisi potongan gambar dengan ukuran ksize_rows x ksize_cols x depth yang divetorisasi dalam dimensi "depth". Perhatikan bahwa out_rows dan out_cols adalah dimensi dari potongan output.

Konstruktor dan Destruktor

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)

Atribut publik

operation
patches

Fungsi publik

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Atribut publik

operasi

Operation operation

tambalan

::tensorflow::Output patches

Fungsi publik

EkstrakTambalanGambar

 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
)

simpul

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output

 operator::tensorflow::Output() const