tf.slice可以用于矩阵也就是图片的切割

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tf.slice可以用于矩阵也就是图片的切割

第一个向量表示切割的起点,第二个向量表示矩形框的大小,-1表示取该元素的最大值…

深度学习实践-物体检测-faster-RCNN(原理和部分代码说明) 1.tf.image.resize_and_crop(根据比例取出特征层，进行维度变化) 2.tf.slice(数据切片) 3.x.argsort()(对数据进行排列,返回索引值) 4.np.empty(生成空矩阵) 5.np.meshgrid(生成二维数据) 6.np.where(符合条件的索引) 7.tf.gather取值

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

Tensorflow API 学习(1)-tf.slice()

slice()函数原型为: tf.slice(input_, begin, size, name=None) 函数有4个参数: 1,input_ :图片的矩阵输入格式. 2,begin :开始截取的位置(输入矩阵的某一点,通常是[x,y,z]的形式) 3,size :从开始截取点向各维度截取的距离(通常也是[x,y,z]的形式) 4,name :该tensor的名字. tensor(a,b,c) tensor(z,y,x) 向量在三维坐标的表示如三维坐标轴.tf.slice()参数顺序也是(z,…

tf.slice函数解析

tf.slice函数解析觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.slice(input_, begin, size, name = None) 解释 : 这个函数的作用是从输入数据input中提取出一块切片切片的尺寸是size,切片的开始位置是begin. 切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度,其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数. 开始位置begin表示切片相对于输入数据input_的每一个偏移量,比如数据input是 [[[1, 1, 1],…

tensorflow之tf.slice()

转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b https://www.cnblogs.com/chamie/p/11073363.html def slice(input_, begin, size, name=None): 其中“input_”是你输入的tensor,就是被切的那个. “begin”是每一个维度的起始位置,这个下面详细说. “size”相当于问每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.constant([[[1, 1, 1],…

tf.slice()解释

转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b def slice(input_, begin, size, name=None): 其中“input_”是你输入的tensor,就是被切的那个. “begin”是每一个维度的起始位置,这个下面详细说. “size”相当于问每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5, 5],…