Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
flux tensoriel : : opérations : : RecadrerEtResizeGradImage
#include <image_ops.h>
Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur de l'image d'entrée.
Résumé
Arguments :
- scope : un objet Scope
- grads : un tenseur 4D de forme
[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]
. - boxes : Un tenseur 2D de forme
[num_boxes, 4]
. La i
-ième ligne du tenseur spécifie les coordonnées d'une boîte dans l'image box_ind[i]
et est spécifiée en coordonnées normalisées [y1, x1, y2, x2]
. Une valeur de coordonnée normalisée de y
est mappée à la coordonnée de l'image à y * (image_height - 1)
, de sorte que l'intervalle [0, 1]
de hauteur d'image normalisée soit mappé à `[0, image_height - 1] dans les coordonnées de hauteur d'image. Nous autorisons y1 > y2, auquel cas le recadrage échantillonné est une version inversée de haut en bas de l'image originale. La dimension de largeur est traitée de la même manière. Les coordonnées normalisées en dehors de la plage [0, 1]
sont autorisées, auquel cas nous utilisons extrapolation_value
pour extrapoler les valeurs de l'image d'entrée. - box_ind : un tenseur 1D de forme
[num_boxes]
avec des valeurs int32 dans [0, batch)
. La valeur de box_ind[i]
spécifie l’image à laquelle la i
-ième boîte fait référence. - image_size : un tenseur 1D avec une valeur
[batch, image_height, image_width, depth]
contenant la taille de l'image d'origine. image_height
et image_width
doivent être positifs.
Attributs facultatifs (voir Attrs
) :
- method : une chaîne spécifiant la méthode d’interpolation. Seul « bilinéaire » est pris en charge pour l'instant.
Retours :
-
Output
: Un tenseur 4D de forme [batch, image_height, image_width, depth]
.
Constructeurs et Destructeurs |
---|
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) |
Fonctions statiques publiques |
---|
Method (StringPiece x) | |
Attributs publics
Fonctions publiques
nœud
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const
Fonctions statiques publiques
Méthode
Attrs Method(
StringPiece x
)
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage Class Reference\n\ntensorflow::ops::CropAndResizeGradImage\n=======================================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nComputes the gradient of the crop_and_resize op wrt the input image tensor.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- grads: A 4-D tensor of shape `[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]`.\n- boxes: A 2-D tensor of shape `[num_boxes, 4]`. The `i`-th row of the tensor specifies the coordinates of a box in the `box_ind[i]` image and is specified in normalized coordinates `[y1, x1, y2, x2]`. A normalized coordinate value of `y` is mapped to the image coordinate at `y * (image_height - 1)`, so as the `[0, 1]` interval of normalized image height is mapped to \\`\\[0, image_height - 1\\] in image height coordinates. We do allow y1 \\\u003e y2, in which case the sampled crop is an up-down flipped version of the original image. The width dimension is treated similarly. Normalized coordinates outside the `[0, 1]` range are allowed, in which case we use `extrapolation_value` to extrapolate the input image values.\n- box_ind: A 1-D tensor of shape `[num_boxes]` with int32 values in `[0, batch)`. The value of `box_ind[i]` specifies the image that the `i`-th box refers to.\n- image_size: A 1-D tensor with value `[batch, image_height, image_width, depth]` containing the original image size. Both `image_height` and `image_width` need to be positive.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-image/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1_1_attrs)):\n\n- method: A string specifying the interpolation method. Only 'bilinear' is supported for now.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A 4-D tensor of shape `[batch, image_height, image_width, depth]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [CropAndResizeGradImage](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1a542871b76c83a2a8ae095c5ade81ab0e)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grads, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image_size, DataType T)` ||\n| [CropAndResizeGradImage](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1a5314c519439a0018be03ae0599c320d3)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grads, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image_size, DataType T, const `[CropAndResizeGradImage::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-image/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1ad757af122f700a9ab5acbd38629f83fb) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1adc227b21eb0d9d4ca672f34f67b7943d) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1a614b37524e5b31e34837f59518d54830)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1a561ea8804d44d30b5d50d84b6619a89c)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1a189d45da47ace193a132f998417286d2)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Method](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1a10a7af8fef715e541d4c1c1472871fa5)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-image/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-image/attrs) | Optional attribute setters for [CropAndResizeGradImage](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-image#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_image). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### CropAndResizeGradImage\n\n```gdscript\n CropAndResizeGradImage(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input grads,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input box_ind,\n ::tensorflow::Input image_size,\n DataType T\n)\n``` \n\n### CropAndResizeGradImage\n\n```gdscript\n CropAndResizeGradImage(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input grads,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input box_ind,\n ::tensorflow::Input image_size,\n DataType T,\n const CropAndResizeGradImage::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### Method\n\n```text\nAttrs Method(\n StringPiece x\n)\n```"]]