Tensorflow Keras INRFOperator:Marcelo Bertalmio提出的本征非线性接收场算子的CUDAC ++实现 源码

瑞安·塞西尔(Ryan Cecil)在史黛西·莱文(Stacey Levine)博士的领导下编写的代码。 杜肯大学2020 在以下论文中发现了一种基于INRF方程的CUDA / C ++实现:Marcelo Bertalmio,Alex Gomez-Villa,Adrian Martin,Javier Vazquez-Corral,David Kane和Jesus Malo提出的视觉中接受域的内在非线性性质的证据。 链接: : INRF运算符中使用的非线性是Relu。 该运算符的代码使用bazel进行编译。 编译和使用运算符。 从以下下载Tensorflow的源代码: : 然后,将INRF2d目录添加到Tensorflow中的user_ops目录中。 将INRF2dBuild.sh放在Tensorflow目录的顶部。 确保您具有与当前版本的Tensorflow兼容的Bazel