تدفق التوتر:: العمليات:: CropAndResizeGradBoxes
#include <image_ops.h>يحسب التدرج في Crop_and_resize Op WRT موتر مربعات الإدخال.
ملخص
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- الدرجات: موتر رباعي الأبعاد للشكل
[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]. - الصورة: موتر رباعي الأبعاد للشكل
[batch, image_height, image_width, depth]. يجب أن يكون كل منimage_heightوimage_widthموجبين. - الصناديق: موتر ثنائي الأبعاد للشكل
[num_boxes, 4]. يحدد الصفiمن الموتر إحداثيات المربع في الصورةbox_ind[i]ويتم تحديده في الإحداثيات الطبيعية[y1, x1, y2, x2]. يتم تعيين قيمة الإحداثيات المقيسة لـyإلى إحداثيات الصورة عندy * (image_height - 1)، بحيث يتم تعيين الفاصل الزمني[0, 1]لارتفاع الصورة المقيس إلى `[0, image_height - 1] في إحداثيات ارتفاع الصورة. نحن نسمح بـ y1 > y2، وفي هذه الحالة يكون الاقتصاص الذي تم أخذ عينات منه عبارة عن نسخة مقلوبة من أعلى إلى أسفل من الصورة الأصلية. يتم التعامل مع البعد العرض بالمثل. يُسمح بالإحداثيات الطبيعية خارج النطاق[0, 1]، وفي هذه الحالة نستخدمextrapolation_valueلاستقراء قيم الصورة المدخلة. - box_ind: موتر أحادي الأبعاد للشكل
[num_boxes]بقيم int32 في[0, batch). تحدد قيمةbox_ind[i]الصورة التي يشير إليها المربعi-th.
السمات الاختيارية (انظر Attrs ):
- الطريقة: سلسلة تحدد طريقة الاستيفاء. يتم دعم "الخط الثنائي" فقط في الوقت الحالي.
العوائد:
-
Output: موتر ثنائي الأبعاد للشكل[num_boxes, 4].
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
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) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
output | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
وظائف ثابتة العامة | |
|---|---|
Method (StringPiece x) | |
الهياكل | |
|---|---|
| Tensorflow:: ops:: CropAndResizeGradBoxes:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ CropAndResizeGradBoxes . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
CropAndResizeGradBoxes
CropAndResizeGradBoxes( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input grads, ::tensorflow::Input image, ::tensorflow::Input boxes, ::tensorflow::Input box_ind )
CropAndResizeGradBoxes
CropAndResizeGradBoxes( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input grads, ::tensorflow::Input image, ::tensorflow::Input boxes, ::tensorflow::Input box_ind, const CropAndResizeGradBoxes::Attrs & attrs )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
وظائف ثابتة العامة
طريقة
Attrs Method( StringPiece x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes Class Reference\n\ntensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes\n=======================================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nComputes the gradient of the crop_and_resize op wrt the input boxes tensor.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/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- image: A 4-D tensor of shape `[batch, image_height, image_width, depth]`. Both `image_height` and `image_width` need to be positive.\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\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_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/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A 2-D tensor of shape `[num_boxes, 4]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [CropAndResizeGradBoxes](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1a7396286fdb983072f2291a1b8e42dd72)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grads, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind)` ||\n| [CropAndResizeGradBoxes](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1acb0082fa9451e89cacb7f33ec41ea71f)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grads, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind, const `[CropAndResizeGradBoxes::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1adaf9854fc96b856511f2dc5d98f970d9) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1aa787d871d3d2a6d4db396a999df47866) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/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_boxes_1adc2ba9c9ad9db25b155a2c4d257cf17b)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1a31b45934d809d1528e55f1b32e7c4a42)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1aaffb6597bcce6544556871610729fbf6)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Method](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1a40631e53f11d856a516a8a73adce1646)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes/attrs) | Optional attribute setters for [CropAndResizeGradBoxes](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/crop-and-resize-grad-boxes#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_grad_boxes). |\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### CropAndResizeGradBoxes\n\n```gdscript\n CropAndResizeGradBoxes(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input grads,\n ::tensorflow::Input image,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input box_ind\n)\n``` \n\n### CropAndResizeGradBoxes\n\n```gdscript\n CropAndResizeGradBoxes(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input grads,\n ::tensorflow::Input image,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input box_ind,\n const CropAndResizeGradBoxes::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```"]]