tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes

Giriş kutuları tensörüne göre crop_and_resize işleminin gradyanını hesaplar.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• grads: [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] şeklinde 4 boyutlu bir tensör.
• Resim: [batch, image_height, image_width, depth] şeklinde 4 boyutlu bir tensör. Hem image_height hem de image_width pozitif olmalıdır.
• Kutular: [num_boxes, 4] şeklinde 2 boyutlu bir tensör. Tensörün i -inci satırı box_ind[i] görüntüsündeki bir kutunun koordinatlarını belirtir ve normalleştirilmiş koordinatlar [y1, x1, y2, x2] olarak belirtilir. y normalleştirilmiş koordinat değeri y * (image_height - 1) görüntü koordinatına eşlenir; böylece normalleştirilmiş görüntü yüksekliğinin [0, 1] aralığı, görüntü yüksekliği koordinatlarında [0, image_height - 1] aralığına eşlenir. y1 > y2'ye izin veriyoruz; bu durumda örneklenen kırpma, orijinal görüntünün yukarıdan aşağıya çevrilmiş bir versiyonudur. Genişlik boyutu da benzer şekilde ele alınır. [0, 1] aralığının dışındaki normalleştirilmiş koordinatlara izin verilir; bu durumda, giriş görüntüsü değerlerini tahmin etmek için extrapolation_value kullanılır.
• box_ind: [num_boxes] şeklinde [0, batch) aralığında int32 değerlerine sahip 1 boyutlu bir tensör. box_ind[i] değeri, i -inci kutunun hangi görüntüye karşılık geldiğini belirtir.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• Yöntem: İnterpolasyon yöntemini belirten bir dize. Şimdilik yalnızca 'bilinear' desteklenmektedir.

İadeler:

• Output : [num_boxes, 4] şeklinde 2 boyutlu bir tensör.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output output

 CropAndResizeGradBoxes(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind
)

 CropAndResizeGradBoxes(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  const CropAndResizeGradBoxes::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Method(
  StringPiece x
)