tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage

يحسب تدرج عملية القص وتغيير الحجم بالنسبة لموتر الصورة المدخلة.

ملخص

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• grads: موتر رباعي الأبعاد ذو شكل [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• المربعات: موتر ثنائي الأبعاد ذو شكل [num_boxes, 4] . يحدد الصف i من الموتر إحداثيات مربع في الصورة box_ind[i] ويتم تحديدها بإحداثيات مُعَيَّرة [y1, x1, y2, x2] . تُربط قيمة الإحداثي المُعَيَّر y بإحداثي الصورة عند y * (image_height - 1) ، كما تُربط الفترة [0, 1] لارتفاع الصورة المُعَيَّر بـ [0، ارتفاع_الصورة - 1] في إحداثيات ارتفاع الصورة. نسمح بأن تكون y1 > y2، وفي هذه الحالة يكون الاقتصاص المُستَشعَر نسخةً معكوسةً رأسيًا من الصورة الأصلية. يُعامل بُعد العرض بشكل مماثل. يُسمح بالإحداثيات المُعَيَّرة خارج النطاق [0, 1] ، وفي هذه الحالة نستخدم extrapolation_value لاستقراء قيم الصورة المُدخَلة.
• box_ind: موتر أحادي البعد ذو شكل [num_boxes] بقيم int32 في [0, batch) . تحدد قيمة box_ind[i] الصورة التي يشير إليها المربع رقم i .
• حجم_الصورة: موتر أحادي البعد بقيم [batch, image_height, image_width, depth] يحتوي على حجم الصورة الأصلية. يجب أن تكون كل من image_height image_width موجبة.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• الطريقة: سلسلة نصية تحدد طريقة الاستيفاء. الطريقة المدعومة حاليًا هي "ثنائية الخطية" فقط.

المرتجعات:

• Output : موتر رباعي الأبعاد ذو شكل [batch, image_height, image_width, depth] .

السمات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

 CropAndResizeGradImage(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input image_size,
  DataType T
)

 CropAndResizeGradImage(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input image_size,
  DataType T,
  const CropAndResizeGradImage::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Method(
  StringPiece x
)