tf.compat.v1.nn.dilation2d

Вычисляет серое расширение 4-D тензоров input и 3-D тензоров filter.

tf.compat.v1.nn.dilation2d(
    input,
    filter=None,
    strides=None,
    rates=None,
    padding=None,
    name=None,
    filters=None,
    dilations=None
)

Тензор input имеет форму [batch, in_height, in_width, depth], а тензор filter имеет форму [filter_height, filter_width, depth]; это означает, что каждый входной канал обрабатывается независимо от остальных с помощью собственной структурирующей функции. Тензор output имеет форму [batch, out_height, out_width, depth]. Пространственные размеры выходного тензора зависят от алгоритма padding. В настоящее время поддерживается только формат по умолчанию «NHWC» data_format.

Подробно, серое морфологическое двумерное расширение — это корреляция с максимумом суммы (для согласованности с conv2d используются немиррорные фильтры):

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]

Пулинг с максимумом — это частный случай, когда размер фильтра равен размеру ядра пулинга, а фильтр содержит только нули.

Примечание о двойственности: расширение input элементом filter равно отрицанию эрозии -input отражённым элементом filter.