tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes

Calcola il gradiente dell'operazione crop_and_resize rispetto al tensore delle caselle di input.

Riepilogo

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• grads: Un tensore 4D di forma [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• Immagine: un tensore 4D di forma [batch, image_height, image_width, depth] . Sia image_height che image_width devono essere positivi.
• box: Un tensore 2D di forma [num_boxes, 4] . La i -esima riga del tensore specifica le coordinate di un box nell'immagine box_ind[i] ed è specificata in coordinate normalizzate [y1, x1, y2, x2] . Un valore di coordinata normalizzata y viene mappato alla coordinata dell'immagine in y * (image_height - 1) , in modo che l'intervallo [0, 1] dell'altezza normalizzata dell'immagine venga mappato a `[0, image_height - 1] nelle coordinate di altezza dell'immagine. Sono consentiti valori y1 > y2, nel qual caso il ritaglio campionato è una versione capovolta dell'immagine originale. La dimensione della larghezza viene trattata in modo simile. Sono consentite coordinate normalizzate al di fuori dell'intervallo [0, 1] , nel qual caso utilizziamo extrapolation_value per estrapolare i valori dell'immagine di input.
• box_ind: Un tensore 1D di forma [num_boxes] con valori int32 in [0, batch) . Il valore di box_ind[i] specifica l'immagine a cui si riferisce l' i -esima casella.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• metodo: Una stringa che specifica il metodo di interpolazione. Al momento è supportato solo 'bilineare'.

Resi:

• Output : Un tensore 2D di forma [num_boxes, 4] .

attributi pubblici

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
)