tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes

מחשב את הגרדיאנט של הפונקציה crop_and_resize עבור טנזור תיבות הקלט.

תַקצִיר

טיעונים:

• היקף: אובייקט היקף
• grads: טנזור 4-ממדי של צורה [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• תמונה: טנזור 4-ממדי של צורה [batch, image_height, image_width, depth] . גם image_height וגם image_width צריכים להיות חיוביים.
• קופסאות: טנזור דו-ממדי בעל צורה [num_boxes, 4] . השורה ה- i של הטנזור מציינת את הקואורדינטות של תיבה בתמונה box_ind[i] ומצוינת בקואורדינטות מנורמלות [y1, x1, y2, x2] . ערך קואורדינטה מנורמל של y ממופה לקואורדינטת התמונה ב- y * (image_height - 1) , כך שהמרווח [0, 1] של גובה התמונה המנורמל ממופה ל-`[0, image_height - 1] בקואורדינטות גובה התמונה. אנו מאפשרים y1 > y2, ובמקרה זה החיתוך שנדגם הוא גרסה הפוכה למעלה-למטה של ​​התמונה המקורית. ממד הרוחב מטופל באופן דומה. קואורדינטות מנורמלות מחוץ לטווח [0, 1] מותרות, ובמקרה זה אנו משתמשים extrapolation_value כדי לחשב את ערכי התמונה הקלט.
• box_ind: טנזור חד-ממדי של הצורה [num_boxes] עם ערכי int32 ב- [0, batch) . הערך של box_ind[i] מציין את התמונה שאליה מתייחסת התיבה ה- i .

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• שיטה: מחרוזת המציינת את שיטת האינטרפולציה. כרגע רק 'ביליניארי' נתמך.

החזרות:

• Output : טנזור דו-ממדי בעל צורה [num_boxes, 4] .

מאפיינים ציבוריים

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
)