tensorflow::ops::ResizeArea

ক্ষেত্র ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে images size পরিবর্তন করুন।

সারসংক্ষেপ

ইনপুট ইমেজ বিভিন্ন ধরনের হতে পারে, কিন্তু আউটপুট ইমেজ সর্বদা ফ্লোট হয়।

সীমিত সাংখ্যিক নির্ভুলতার কারণে আউটপুট ইমেজের পিক্সেল মানের পরিসর ইনপুট ইমেজের পরিসর থেকে সামান্য ভিন্ন হতে পারে। একটি নির্দিষ্ট আউটপুট পরিসর, যেমন [0.0, 1.0] , নিশ্চিত করতে আউটপুটে tf.clip_by_value প্রয়োগ করুন।

প্রতিটি আউটপুট পিক্সেল গণনা করার জন্য, প্রথমে পিক্সেলটির ফুটপ্রিন্টকে ইনপুট টেনসরে রূপান্তরিত করা হয় এবং তারপর ফুটপ্রিন্টটিকে ছেদকারী পিক্সেলগুলোর গড় নেওয়া হয়। গড়ের ক্ষেত্রে একটি ইনপুট পিক্সেলের অবদানকে তার ক্ষেত্রফলের সেই অংশের ভগ্নাংশ দ্বারা ভারযুক্ত করা হয়, যা ফুটপ্রিন্টটিকে ছেদ করে। এটি OpenCV-এর INTER_AREA-এর মতোই।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ছবি: ৪-মাত্রিক, যার আকৃতি [batch, height, width, channels] ।
• আকার: = দুটি উপাদান বিশিষ্ট একটি এক-মাত্রিক int32 টেনসর : new_height, new_width । ছবিগুলোর নতুন আকার।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• align_corners: যদি true হয়, তাহলে ইনপুট এবং আউটপুট টেনসরের ৪টি কোণার পিক্সেলের কেন্দ্রগুলি সারিবদ্ধ করা হয় এবং কোণার পিক্সেলগুলির মান অপরিবর্তিত থাকে। এর ডিফল্ট মান false।

ফেরত:

• Output : [batch, new_height, new_width, channels] আকৃতির ৪-ডি।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output resized_images

 ResizeArea(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  ::tensorflow::Input size
)

 ResizeArea(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  ::tensorflow::Input size,
  const ResizeArea::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AlignCorners(
  bool x
)