2021-06-14
深层神经网络（DNN）是通过依次执行线性和非线性过程产生的。使用线性和非线性程序的组合对于生成足够深的特征空间至关重要。大多数非线性运算符是激活函数或合并函数的推导。数学形态是数学的一个分支，为各种图像处理问题提供了非线性操作员。我们调查了将这些操作集成到本文端到端深度学习框架中的实用性。 DNN旨在获得特定工作的现实代表。形态运算符给出拓扑描述符，以传达有关图像中描述的物体形状的显着信息。我们提出了一种基于元学习的方法，将形态算子纳入DNN。博学的结构展示了我们的新型形态操作如何显着提高各种任务（包括图片分类和边缘检测）的DNN性能。
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