tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes

Oblicza gradient funkcji crop_and_resize względem tensora pól wejściowych.

Streszczenie

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• grads: 4-wymiarowy tensor o kształcie [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• obraz: 4-wymiarowy tensor kształtu [batch, image_height, image_width, depth] . Zarówno image_height jak i image_width muszą być dodatnie.
• pola: 2-D tensor kształtu [num_boxes, 4] . i -ty ​​wiersz tensora określa współrzędne pola w obrazie box_ind[i] i jest określony w znormalizowanych współrzędnych [y1, x1, y2, x2] . Znormalizowana wartość współrzędnej y jest mapowana na współrzędną obrazu w y * (image_height - 1) , tak jak przedział [0, 1] znormalizowanej wysokości obrazu jest mapowany na `[0, image_height - 1] we współrzędnych wysokości obrazu. Dopuszczamy y1 > y2, w którym to przypadku próbkowany wycinek jest odwróconą w górę i w dół wersją oryginalnego obrazu. Wymiar szerokości jest traktowany podobnie. Znormalizowane współrzędne spoza zakresu [0, 1] są dozwolone, w którym to przypadku używamy extrapolation_value do ekstrapolacji wartości obrazu wejściowego.
• box_ind: Jednowymiarowy tensor o kształcie [num_boxes] z wartościami int32 w [0, batch) . Wartość box_ind[i] określa obraz, do którego odnosi się i -te pudełko.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• Metoda: Ciąg określający metodę interpolacji. Na razie obsługiwana jest tylko metoda „dwuliniowa”.

Zwroty:

• Output : dwuwymiarowy tensor o kształcie [num_boxes, 4] .

Atrybuty publiczne

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
)