tensorflow::ops::Dilation2D

#include <nn_ops.h>

Menghitung dilasi skala abu-abu dari tensor input 4-D dan tensor filter 3-D.

Ringkasan

Tensor input memiliki bentuk [batch, in_height, in_width, depth] dan tensor filter memiliki bentuk [filter_height, filter_width, depth] , yaitu, setiap saluran input diproses secara independen dari yang lain dengan fungsi penataannya sendiri. Tensor output memiliki bentuk [batch, out_height, out_width, depth] . Dimensi spasial tensor output bergantung pada algoritma padding . Saat ini kami hanya mendukung data_format default "NHWC".

Secara detail, dilasi morfologi 2-D skala abu-abu adalah korelasi jumlah maksimum (untuk konsistensi dengan conv2d , kami menggunakan filter yang tidak dicerminkan):

output[b, y, x, c] =
   max_{dy, dx} input[b,
                      strides[1] * y + rates[1] * dy,
                      strides[2] * x + rates[2] * dx,
                      c] +
                filter[dy, dx, c]

Max-pooling adalah kasus khusus ketika filter memiliki ukuran yang sama dengan ukuran kernel pooling dan berisi semua angka nol.

Catatan tentang dualitas: Dilasi input oleh filter sama dengan negasi dari erosi -input oleh filter yang dipantulkan.

Argumen:

  • Cakupan: Objek Cakupan
  • input: 4-D dengan bentuk [batch, in_height, in_width, depth] .
  • filter: 3-D dengan bentuk [filter_height, filter_width, depth] .
  • strides: Langkah jendela geser untuk setiap dimensi tensor input. Harus berupa: [1, stride_height, stride_width, 1] .
  • rates: Langkah masukan untuk dilatasi morfologi atrous. Harus berupa: [1, rate_height, rate_width, 1] .
  • padding: Jenis algoritma padding yang akan digunakan.

Mengembalikan:

  • Output : 4-D dengan bentuk [batch, out_height, out_width, depth] .

Konstruktor dan Destruktor

Dilation2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, const gtl::ArraySlice< int > & rates, StringPiece padding)

Atribut publik

operation
output

Fungsi publik

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Atribut publik

operasi 

Operation operation

keluaran 

::tensorflow::Output output

Fungsi publik

Dilasi2D 

 Dilation2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

simpul 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const