background-position: 将背景图片右下角显示出去点，

outputs

def compute_output_shape(self, input_shape):
return input_shape[:-1] + (self.filters,)

# 使用示例
inputs = tf.keras.Input(shape=(None, None, 3))
outputs = DeformableConv2D(filters=32, kernel_size如果你想要让背景图片在右下角显示出一部分，可以使用`background-position`属性配合`background-size`属性来实现。

首先，将`background-position`设置为`right bottom`，以将背景图片定位=(3, 3))(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

这段代码定义了一个到右下角。然后，使用`background-size`属性来控制背景图片的大小，使其超出元素可变形卷积层 `DeformableConv2D`，它继承自 TensorFlow 的 `Layer` 类，并实现了的边界。

例如，假设你有一个宽度为300px、高度为200px的元素，并且想要 `build`、`call` 和 `compute_output_shape` 方法。在 `call` 方法中，我们首先生成一个网格将背景图片在右下角显示出去10px：

.element {
background-image: url("your-image.jpg");
，然后通过偏移量对网格进行调整，最后使用 `tf.nn.grid_sample` 函数进行可变形卷 background-position: right bottom;
background-size: calc(100% + 10px) calc(100% + 10px);
积操作。最后，我们使用定义的 `DeformableConv2D` 类创建模型。请注意，这只是}

这样设置后，背景图片会在元素的右下角显示出一部分，超出元素一个简化的示例，实际应用中可能需要进行更多的参数处理和优化。