如何使用 numpy 计算二维数组的“最大掩码”

Question

我试图找到二维数组中每个 2x2 块中最大值的掩码（用于 CNN 中的最大池反向传播）。

例子

[[ 0  1  4  0]
 [ 4  2  3  3]
 [ 2  0  3  2]
 [ 0  1  5  1]]

需要变成：

[[ 0  0  1  0]
 [ 1  0  0  0]
 [ 1  0  0  0]
 [ 0  0  1  0]]

第一个数组左上角的 2x2 块是 0 1, 4 2。最大值是 4，所以它被 1 替换，非最大值全部被 0 替换。这是对每个 2x2 块完成的没有重叠。

试图：

我试过使用np.argmax但我只能使用一个 integer 作为轴参数，这与np.max不同。 我也试图想办法用索引来做到这一点，但在 numpy 方面我绝不是专业人士，所以我没有走得太远。

非常感谢任何帮助或建议，谢谢。

Answer 1

如果你可以使用skimage ：

>>> from skimage.util import view_as_blocks
>>> a = np.array([[0,1,4,0],[4,2,3,3],[2,0,3,2],[0,1,5,1]])
>>> ab = view_as_blocks(a, (2, 2))
>>> abm = np.max(ab, axis=(2, 3), keepdims=True) == ab
>>> abm.astype(np.int32).reshape(a.shape)
array([[0, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]], dtype=int32)

请注意，如果在 (2, 2) 块中有两个（或更多）元素等于该块中的最大值，则它们都被标记为 1。