тензорный поток :: ops :: CropAndResizeGradBoxes

Вычисляет градиент параметра crop_and_resize относительно тензора полей ввода.

Резюме

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• grads: 4- [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] тензор формы [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• image: 4- [batch, image_height, image_width, depth] тензор формы [batch, image_height, image_width, depth] . Оба image_height и image_width должны быть положительными.
• box: двумерный тензор формы [num_boxes, 4] . i -я строка тензора определяет координаты бокса в изображении box_ind[i] и указывается в нормированных координатах [y1, x1, y2, x2] . Нормализованное значение координаты y отображается в координату изображения в y * (image_height - 1) , так как интервал [0, 1] нормализованной высоты изображения отображается в `[0, image_height - 1] в координатах высоты изображения. Мы разрешаем y1> y2, и в этом случае выбранная обрезка является перевернутой вверх-вниз версией исходного изображения. Аналогично обрабатывается размер ширины. Допускаются нормализованные координаты вне диапазона [0, 1] , и в этом случае мы используем extrapolation_value для экстраполяции значений входного изображения.
• box_ind: 1-мерный тензор формы [num_boxes] со значениями int32 в [0, batch) . Значение box_ind[i] указывает изображение, на которое ссылается i блок.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• method: строка, определяющая метод интерполяции. На данный момент поддерживается только «билинейный».

Возврат:

• Output : двумерный тензор формы [num_boxes, 4] .

Публичные атрибуты

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
)