সেন্সরফ্লো :: অপস :: এক্সট্রাক্ট ইমেজপ্যাচস

#include <array_ops.h>

images থেকে patches বের করুন এবং এগুলি "গভীরতা" আউটপুট মাত্রায় রাখুন।

সারসংক্ষেপ

যুক্তি:

  • সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • চিত্রগুলি: 4-ডি টেনসর আকৃতির [batch, in_rows, in_cols, depth]
  • কেএসফাইজ: images প্রতিটি মাত্রার জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর আকার।
  • পদক্ষেপগুলি: চিত্রগুলিতে টানা দুটি প্যাচগুলির কেন্দ্রগুলি কতদূর। অবশ্যই হওয়া আবশ্যক: [1, stride_rows, stride_cols, 1]
  • হারগুলি: অবশ্যই হতে হবে: [1, rate_rows, rate_cols, 1] । এটি ইনপুট স্ট্রাইড, নির্দিষ্ট করে দিচ্ছে যে ইনপুটটিতে টানা দুই প্যাচ নমুনা রয়েছে। সঙ্গে প্যাচ আহরণের সমতুল্য patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) , তাদের একটি গুণক দ্বারা স্থানিক subsampling দ্বারা অনুসরণ rates । এটি dilated (ওরফে অ্যাট্রাস) কনভোলিউশনে rate সমতুল্য।
  • প্যাডিং: প্যাডিং অ্যালগরিদমের ধরণটি।

রিটার্নস:

  • Output : 4-ডি টেনসর আকৃতির [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] আকারের ksize_rows x ksize_cols x depth আকারের চিত্র ksize_rows x ksize_cols x depth "গভীরতা" মাত্রায় ksize_rows x ksize_cols x depth । নোট out_rows এবং out_cols আউটপুট প্যাচগুলির মাত্রা।

নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী

ExtractImagePatches (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input images, const gtl::ArraySlice< int > & ksizes, const gtl::ArraySlice< int > & strides, const gtl::ArraySlice< int > & rates, StringPiece padding)

জনসাধারণের গুণাবলী

operation
patches

পাবলিক ফাংশন

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

জনসাধারণের গুণাবলী

অপারেশন

Operation operation

প্যাচ

::tensorflow::Output patches

পাবলিক ফাংশন

এক্সট্রাক্ট ইমেজপ্যাচস

 ExtractImagePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

নোড

::tensorflow::Node * node() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: ইনপুট

 operator::tensorflow::Input() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: আউটপুট

 operator::tensorflow::Output() const