tf.raw_ops.Dilation2D

Вычисляет градации серого расширения 4-мерных input и 3-мерных filter тензоров.

tf.raw_ops.Dilation2D(
    input, filter, strides, rates, padding, name=None
)

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

Более подробно, градации серого морфологического 2-мерного расширения — это корреляция максимум-сумма (для согласованности с conv2d, мы используем неотображенные 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]

Максимальное объединение — это частный случай, когда размер фильтра равен размеру ядра объединения и содержит все нули.

Примечание по двойственности: Расширение input на filter равно отрицанию эрозии -input по отраженному filter.