Erosión2D

@frozen
public struct Erosion2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Una capa de erosión morfológica 2-D

Esta capa devuelve la erosión morfológica del tensor de entrada con los filtros proporcionados.

  • El filtro de dilatación 4-D.

    Declaración

    public var filter: Tensor<Scalar>

  • Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.

    Declaración

    @noDerivative
public let strides: (Int, Int)

  • El algoritmo de relleno para la dilatación.

    Declaración

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • El factor de dilatación para las dimensiones espaciales.

    Declaración

    @noDerivative
public let rates: (Int, Int)

  • Crea una capa Erosion2D con el filtro, zancadas, dilataciones y relleno especificados.

    Declaración

    public init(
  filter: Tensor<Scalar>,
  strides: (Int, Int) = (1, 1),
  rates: (Int, Int) = (1, 1),
  padding: Padding = .valid
)

    Parámetros

    filter

    El filtro de dilatación de forma 4-D [altura del filtro, ancho del filtro, recuento de canales de entrada, recuento de canales de salida].

    strides

    Los pasos de la ventana corredera para dimensiones espaciales, es decir (altura de paso, ancho de paso).

    rates

    Las tasas de dilatación para las dimensiones espaciales, es decir (altura de dilatación, ancho de dilatación).

    padding

    El algoritmo de relleno para la dilatación.

  • Devuelve el resultado obtenido al aplicar la capa a la entrada dada.

    Las dimensiones espaciales de salida se calculan como:

    altura de salida = (altura de entrada + 2 * altura de relleno - (altura de dilatación * (altura de filtro - 1) + 1)) / altura de zancada + 1

    ancho de salida = (ancho de entrada + 2 * ancho de relleno - (ancho de dilatación * (ancho de filtro - 1) + 1)) / ancho de zancada + 1

    y los tamaños de relleno están determinados por el esquema de relleno.

    Nota

    El tamaño del relleno es igual a cero cuando se usa .valid .

    Declaración

    @differentiable
public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

    Parámetros

    input

    La entrada a la capa de forma [tamaño del lote, altura de entrada, ancho de entrada, recuento de canales de entrada].

    Valor de retorno

    La salida de la forma [recuento de lotes, altura de salida, ancho de salida, recuento de canales de salida].