tf.nn.dilation2d

Вычисляет градационную дилатацию тензоров 4-D input и 3-D filters.

tf.nn.dilation2d(
    input, filters, strides, padding, data_format, dilations, name=None
)

Тензор input имеет форму [batch, in_height, in_width, depth], а тензор filters имеет форму [filter_height, filter_width, depth], т.е. каждый входной канал обрабатывается независимо от других с собственной функцией структурирования. Тензор output имеет форму [batch, out_height, out_width, depth]. Пространственные размеры выходного тензора зависят от алгоритма padding. В настоящее время мы поддерживаем только по умолчанию "NHWC" data_format.

Подробно, градационная морфологическая дилатация 2-D — это корреляция max-sum (для согласованности с conv2d, мы используем неотраженные фильтры):

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

Максимальный пул — это частный случай, когда размер фильтра равен размеру ядра пула и содержит все нули.

Примечание по двойственности: Дилатация input с помощью filters равна отрицанию эрозии -input с отраженным filters.