ResizeBicubicV2Grad
【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv
产品支持情况
| 产品 | 是否支持 |
|---|---|
| Ascend 950PR/Ascend 950DT | √ |
| Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 | × |
| Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品 | × |
功能说明
算子功能：计算输入图像在双三次插值基础下的梯度。
计算公式：
$$ W(x) = \begin{cases} (a + 2)|x|^3 - (a + 3)|x|^2 + 1 & \text{for } |x|≤1 \ a|x|^3 -5a|x|^2 + 8a|x| - 4a & \text{for } 1<|x|<2 \ 0 & \text{otherwise} \ \end{cases} $$
$$ \frac{\partial L}{\partial X_{i,j}} = \sum_{i'} \sum_{j'} \frac{\partial L}{\partial Y_{i',j'}} \times W(i' - i) \times W(j' - j) $$
参数说明
| 参数名 | 输入/输出/属性 | 描述 | 数据类型 | 数据格式 |
|---|---|---|---|---|
| grads | 输入 | 正向双三次插值调整后的图，对应公式Y。 | FLOAT16、FLOAT32、BFLOAT16 | NCHW、NHWC |
| original_image | 输入 | 原图像的高和宽。 | FLOAT16、FLOAT32、BFLOAT16 | NCHW、NHWC |
| y | 输出 | 正向Resize的输入梯度。 | FLOAT16、FLOAT32、BFLOAT16 | NCHW、NHWC |
约束说明
- 无
调用说明
| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
|---|---|---|
| aclnn接口 | test_aclnn_resize_bicubic_v2_grad | 通过aclnnUpsampleBicubic2dBackward接口方式调用ResizeBicubicV2Grad算子。 |
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
