class MXNet::NDArray::Contrib

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Class Method Summary

Class Method Detail

def self._AdaptiveAvgPooling2D(data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._backward_quadratic(**kwargs) #

def self._BilinearResize2D(data : MXNet::NDArray?, height, width, **kwargs) #

def self._bipartite_matching(data : MXNet::NDArray?, threshold, **kwargs) #

def self._box_iou(lhs : MXNet::NDArray?, rhs : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._box_nms(data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._box_non_maximum_suppression(data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._count_sketch(data : MXNet::NDArray?, h : MXNet::NDArray?, s : MXNet::NDArray?, out_dim, **kwargs) #

def self._ctc_loss(data : MXNet::NDArray?, label : MXNet::NDArray?, data_lengths : MXNet::NDArray?, label_lengths : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._CTCLoss(data : MXNet::NDArray?, label : MXNet::NDArray?, data_lengths : MXNet::NDArray?, label_lengths : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._DeformableConvolution(data : MXNet::NDArray?, offset : MXNet::NDArray?, weight : MXNet::NDArray?, bias : MXNet::NDArray?, kernel, num_filter, **kwargs) #

def self._DeformablePSROIPooling(spatial_scale, output_dim, group_size, pooled_size, **kwargs) #

def self._dequantize(data : MXNet::NDArray?, min_range : MXNet::NDArray?, max_range : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._div_sqrt_dim(data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._fft(data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._ifft(data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._MultiBoxDetection(cls_prob : MXNet::NDArray?, loc_pred : MXNet::NDArray?, anchor : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._MultiBoxPrior(data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._MultiBoxTarget(anchor : MXNet::NDArray?, label : MXNet::NDArray?, cls_pred : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._MultiProposal(cls_prob : MXNet::NDArray?, bbox_pred : MXNet::NDArray?, im_info : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._Proposal(cls_prob : MXNet::NDArray?, bbox_pred : MXNet::NDArray?, im_info : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._PSROIPooling(spatial_scale, output_dim, pooled_size, **kwargs) #

def self._quadratic(data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._quantize(data : MXNet::NDArray?, min_range : MXNet::NDArray?, max_range : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._quantized_conv(data : MXNet::NDArray?, weight : MXNet::NDArray?, bias : MXNet::NDArray?, min_data : MXNet::NDArray?, max_data : MXNet::NDArray?, min_weight : MXNet::NDArray?, max_weight : MXNet::NDArray?, min_bias : MXNet::NDArray?, max_bias : MXNet::NDArray?, kernel, num_filter, **kwargs) #

def self._quantized_flatten(data : MXNet::NDArray?, min_data : MXNet::NDArray?, max_data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._quantized_fully_connected(data : MXNet::NDArray?, weight : MXNet::NDArray?, bias : MXNet::NDArray?, min_data : MXNet::NDArray?, max_data : MXNet::NDArray?, min_weight : MXNet::NDArray?, max_weight : MXNet::NDArray?, min_bias : MXNet::NDArray?, max_bias : MXNet::NDArray?, num_hidden, **kwargs) #

def self._quantized_pooling(data : MXNet::NDArray?, min_data : MXNet::NDArray?, max_data : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._requantize(data : MXNet::NDArray?, min_range : MXNet::NDArray?, max_range : MXNet::NDArray?, **kwargs) #

def self._ROIAlign(data : MXNet::NDArray?, rois : MXNet::NDArray?, pooled_size, spatial_scale, **kwargs) #

def self._SparseEmbedding(data : MXNet::NDArray?, weight : MXNet::NDArray?, input_dim, output_dim, **kwargs) #

def self._SyncBatchNorm(data : MXNet::NDArray?, gamma : MXNet::NDArray?, beta : MXNet::NDArray?, moving_mean : MXNet::NDArray?, moving_var : MXNet::NDArray?, **kwargs) #