tf.image.total_variation
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Вычислить и вернуть полное изменение для одного или нескольких изображений.
tf.image.total_variation(
images, name=None
)
Полное изменение — это сумма абсолютных разностей для соседних значений пикселей на входных изображениях. Это измеряет уровень шума на изображениях.
Это можно использовать в качестве функции потерь во время оптимизации, чтобы подавить шум на изображениях. Если у вас есть пакет изображений, вы должны вычислить скалярное значение потерь как сумму: loss = tf.reduce_sum(tf.image.total_variation(images))
Это реализует анизотропную 2-D версию формулы, описанной здесь:
https://en.wikipedia.org/wiki/Total_variation_denoising
| Аргументы | |
|---|---|
images | 4-мерный тензор формы [batch, height, width, channels] или 3-мерный тензор формы [height, width, channels]. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | если форма изображений не является 3-мерным или 4-мерным вектором. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Полное изменение images. Если |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/image/total_variation