tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradImage

इनपुट इमेज टेंसर के सापेक्ष crop_and_resize ऑपरेशन का ग्रेडिएंट कंप्यूट करता है।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• ग्रेड्स: [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] आकार का एक 4-डी टेंसर।
• बॉक्स: [num_boxes, 4] आकार का एक 2-आयामी टेंसर। टेंसर की i वीं पंक्ति box_ind[i] छवि में एक बॉक्स के निर्देशांक निर्दिष्ट करती है और इसे सामान्यीकृत निर्देशांक [y1, x1, y2, x2] में निर्दिष्ट किया जाता है। y का एक सामान्यीकृत निर्देशांक मान y * (image_height - 1) पर छवि निर्देशांक पर मैप किया जाता है, और इसी प्रकार सामान्यीकृत छवि ऊंचाई का [0, 1] अंतराल छवि ऊंचाई निर्देशांक में [0, image_height - 1] पर मैप किया जाता है। हम y1 > y2 की अनुमति देते हैं, इस स्थिति में नमूना क्रॉप मूल छवि का ऊपर-नीचे पलटा हुआ संस्करण होता है। चौड़ाई आयाम के साथ भी यही प्रक्रिया अपनाई जाती है। [0, 1] ] सीमा के बाहर के सामान्यीकृत निर्देशांकों की अनुमति है, इस स्थिति में हम इनपुट छवि मानों को एक्सट्रपलेट करने के लिए extrapolation_value उपयोग करते हैं।
• box_ind: [num_boxes] आकार का एक 1-D टेंसर जिसमें [0, batch) में int32 मान होते हैं। box_ind[i] का मान उस छवि को निर्दिष्ट करता है जिसे i वाँ बॉक्स संदर्भित करता है।
• image_size: एक 1-D टेंसर जिसमें [batch, image_height, image_width, depth] मान होते हैं और जो मूल छवि का आकार दर्शाता है। image_height और image_width दोनों धनात्मक होने चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• method: एक स्ट्रिंग जो इंटरपोलेशन विधि को निर्दिष्ट करती है। फिलहाल केवल 'bilinear' ही समर्थित है।

प्रतिफल:

• Output : [batch, image_height, image_width, depth] आकार का एक 4-डी टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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
)