Ich versuche eine Median-Pooling-Schicht im Tensorflow zu implementieren.Benutzerdefiniertes Median-Pooling im Tensorfluss
Jedoch gibt es weder tf.nn.median_pool noch tf.reduce_median.
Gibt es eine Möglichkeit, solche Pooling-Layer mit der Python API zu implementieren?
könnten Sie so etwas wie verwenden:
patches = tf.extract_image_patches(tensor, [1, k, k, 1], ...)
m_idx = int(k*k/2+1)
top = tf.top_k(patches, m_idx, sorted=True)
median = tf.slice(top, [0, 0, 0, m_idx-1], [-1, -1, -1, 1])
Zur Aufnahme gleich große mittlere Kerne und mehrere Kanäle, müssen Sie diese verlängern, aber das sollte man die meisten die Quere kommen.
Ab März 2017 eine einfachere Antwort (das unter der Haube arbeitet in ähnlicher Weise, wie Alex vorgeschlagen) ist, dies zu tun:
patches = tf.extract_image_patches(x, [1, k, k, 1], [1, k, k, 1], 4*[1], 'VALID')
medians = tf.contrib.distributions.percentile(patches, 50, axis=3)