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tf.nn.erosion2d

Tensorflow 1 versione Visualizza sorgente su GitHub

Calcola l'erosione in scala di grigi di 4-D value e 3-D filters tensori.

Il value tensore ha forma [batch, in_height, in_width, depth] ei filters tensore ha forma [filters_height, filters_width, depth] , Per esempio, ogni canale di ingresso viene elaborato indipendentemente dagli altri con la propria funzione strutturante. L' output tensore ha forma [batch, out_height, out_width, depth] . Le dimensioni spaziali del tensore di uscita dipendono dalla padding algoritmo. Al momento sono supportati solo il default "NHWC" data_format .

In dettaglio, la scala di grigi erosione morfologica 2-D è dato da:

 output[b, y, x, c] =
   min_{dy, dx} value[b,
                      strides[1] * y - dilations[1] * dy,
                      strides[2] * x - dilations[2] * dx,
                      c] -
                filters[dy, dx, c]
 

Dualità: L'erosione del value dai filters è uguale alla negazione della dilatazione -value dai riflessi filters .

value A Tensor . 4-D di forma [batch, in_height, in_width, depth] .
filters A Tensor . Deve avere lo stesso tipo di value . 3-D di forma [filters_height, filters_width, depth] .
strides Un elenco di ints che ha lunghezza >= 4 . 1-D di lunghezza 4. Il passo della finestra scorrevole per ciascuna dimensione del tensore ingresso. Deve essere: [1, stride_height, stride_width, 1] .
padding Una string da: "SAME", "VALID" . Il tipo di algoritmo di riempimento da utilizzare.
data_format Una string , solo "NHWC" è attualmente supportato.
dilations Un elenco di ints che ha lunghezza >= 4 . 1-D di lunghezza 4. Il passo di ingresso per dilatazione morfologica Atrous. Deve essere: [1, rate_height, rate_width, 1] .
name Un nome per l'operazione (opzionale). Se non specificato "erosion2d" è usato.

A Tensor . Ha lo stesso tipo di value . 4-D di forma [batch, out_height, out_width, depth] .

ValueError Se il value profondità non corrisponde filters 'forma, o se imbottitura è diverso da 'VALID' o 'SAME' .