tensorflow:: אופס:: CropAndResizeGradBoxes

מחשב את השיפוע של ההפעלה crop_and_resize מול טנסור תיבות הקלט.

תַקצִיר

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• דרגים: טנזור 4-D של צורה [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .
• תמונה: טנזור 4-D של צורה [batch, image_height, image_width, depth] . גם image_height וגם image_width צריכים להיות חיוביים.
• תיבות: טנסור דו-ממדי של צורה [num_boxes, 4] . השורה i של הטנזור מציינת את הקואורדינטות של תיבה בתמונה box_ind[i] ומצוינת בקואורדינטות מנורמלות [y1, x1, y2, x2] . ערך קואורדינטות מנורמל של y ממופה לקואורדינטת התמונה ב- y * (image_height - 1) , כך שהמרווח [0, 1] של גובה התמונה המנורמל ממופה ל- `[0, image_height - 1] בקואורדינטות גובה התמונה. אנו מאפשרים y1 > y2, ובמקרה זה החיתוך שנדגם הוא גרסה מתהפכת של התמונה המקורית. ממד הרוחב מטופל באופן דומה. מותרות קואורדינטות מנורמלות מחוץ לטווח [0, 1] , ובמקרה זה אנו משתמשים ב- extrapolation_value כדי להוציא את ערכי תמונת הקלט.
• box_ind: טנזור 1-D של צורה [num_boxes] עם ערכי int32 ב- [0, batch) . הערך של box_ind[i] מציין את התמונה שאליה התיבה i מתייחסת.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• שיטה: מחרוזת המציינת את שיטת האינטרפולציה. רק 'בילינארי' נתמך לעת עתה.

החזרות:

• Output : טנזור דו-ממדי של צורה [num_boxes, 4] .

תכונות ציבוריות

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
)