tf.contrib.layers.spatial_softmax
Вычисляет пространственный софтмакс конволюционной карты признаков.
tf.contrib.layers.spatial_softmax(
features, temperature=None, name=None, variables_collections=None,
trainable=True, data_format='NHWC'
)
Сначала вычисляет софтмакс по пространственному объёму каждого канала конволюционной карты признаков. Затем вычисляет ожидаемое 2D положение точек максимальной активации для каждого канала, что приводит к набору ключевых точек признаков [i1, j1, ... iN, jN] для всех N каналов.
Подробнее здесь:
"Обучение визуальных пространств признаков для манипуляции роботами с помощью глубоких пространственных автокодировщиков." Финн и др., http://arxiv.org/abs/1509.06113
| Аргументы | |
|---|---|
features | A Tensor размера [batch_size, W, H, num_channels]; конволюционная карта признаков. |
temperature | Температура софтмакса (необязательно). Если None, создаётся обучаемая температура. |
name | Имя для этой операции (необязательно). |
variables_collections | Коллекции для переменной температуры. |
trainable | Если True также добавляет переменные в коллекцию графа GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (см. tf.Variable). |
data_format | Строка. NHWC (по умолчанию) и NCHW поддерживаются. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
feature_keypoints | A Tensor размера [batch_size, num_channels * 2]; ожидаемые 2D координаты ключевых точек признаков каждого канала (нормализованные к диапазону (-1,1)). Внутреннее измерение организовано как [i1, j1, ... iN, jN]. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если указан нестандартный формат данных. |
ValueError | Если измерение num_channels не указано. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/layers/spatial_softmax
