dltranspconv

Глубокое обучение транспонировало свертку

свернуть все на странице

Синтаксис

dlY = dltranspconv(dlX,weights,bias)
dlY = dltranspconv(dlX,weights,bias,'DataFormat',FMT)
dlY = dltranspconv(___Name,Value)

Описание

Транспонированная операция свертки сверхдискретизировала карты функции.

Примечание

Эта функция применяется, глубокое обучение транспонировало операцию свертки к dlarray данные. Если вы хотите применить транспонированную свертку в layerGraph объект или Layer массив, используйте один из следующих слоев:

пример

dlY = dltranspconv(dlX,weights,bias) вычисляет транспонированную свертку глубокого обучения входа dlX использование фильтров задано weights, и добавляет постоянный bias. Вход dlX отформатированный dlarray с метками размерности. Транспонированная свертка действует на размерности, которые вы задаете как 'S' и 'C' размерности. Выход dlY отформатированный dlarray с той же размерностью помечает как dlX.

dlY = dltranspconv(dlX,weights,bias,'DataFormat',FMT) также задает формат размерности FMT когда dlX не отформатированный dlarray. Выход dlY бесформатный dlarray с той же размерностью заказывают как dlX.

пример

dlY = dltranspconv(___Name,Value) задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах. Например, 'Stride',3 устанавливает шаг операции свертки.

Примеры

свернуть все

Примените операцию свертки к изображению и затем используйте транспонированную свертку, чтобы изменить размер изображения, к которому применяют операцию свертки, к тому же размеру как оригинальное изображение.

Импортируйте данные изображения и преобразуйте их в dlarray.

X = imread('sherlock.jpg');
dlX = dlarray(single(X),'SSC');

Отобразите изображение.

imshow(X)

Инициализируйте сверточные фильтры и сместите термин. Задайте разгруппированную свертку, которая применяет один фильтр ко всем трем каналам входных данных.

filterHeight = 10;
filterWidth = 10;
numChannelsPerGroup = 3;
numFiltersPerGroup = 1;
numGroups = 1;

weights = rand(filterHeight,filterWidth,numChannelsPerGroup,numFiltersPerGroup,numGroups);
bias = rand(numFiltersPerGroup*numGroups,1);

Выполните свертку. Используйте 'Stride' значение 2 и 'DilationFactor' значение 3.

dlY = dlconv(dlX,weights,bias,'Stride',2,'DilationFactor',3);

Отобразите изображение, к которому применяют операцию свертки.

Y = extractdata(dlY);
imshow(rescale(Y))

Инициализируйте транспонированные сверточные фильтры и смещение. Задайте разгруппированную транспонированную свертку, которая применяет три фильтра к входу. Используйте ту же высоту фильтра и отфильтруйте ширину что касается операции свертки.

numChannelsPerGroupTC = 1;
numFiltersPerGroupTC = 3;

weightsTC = rand(filterHeight,filterWidth,numFiltersPerGroupTC,numChannelsPerGroupTC,numGroups);
biasTC = rand(numFiltersPerGroupTC*numGroups,1);

Выполните транспонированную свертку. Используйте тот же шаг и фактор расширения что касается операции свертки.

dlZ = dltranspconv(dlY,weightsTC,biasTC,'Stride',2,'DilationFactor',3);

Отобразите изображение после транспонированной свертки.

Z = extractdata(dlZ);
imshow(rescale(Z))

Сравните размер оригинального изображения, изображения, к которому применяют операцию свертки и изображения после транспонированной свертки. 

sizeX = size(X)
sizeY = size(Y)
sizeZ = size(Z)
sizeX = 1×3    
   640   960     3

sizeY = 1×2    
   311   471

sizeZ = 1×3    
   640   960     3

Транспонированная свертка сверхдискретизировала данные, к которым применяют операцию свертки, к размеру исходных входных данных.

Примените транспонированную свертку к входным данным в трех группах из двух каналов каждый. Примените четыре фильтра на группу.

Создайте входные данные как десять наблюдений за размером 100 100 с шестью каналами.

height = 100;
width = 100;
channels = 6;
numObservations = 10;

X = rand(height,width,channels,numObservations);
dlX = dlarray(X,'SSCB');

Инициализируйте фильтры для транспонированной операции свертки. Задайте три группы транспонированных сверток, что каждый применяет четыре фильтра к двум каналам входных данных.

filterHeight = 8;
filterWidth = 8;
numChannelsPerGroup = 2;
numFiltersPerGroup = 4;
numGroups = 3;

weights = rand(filterHeight,filterWidth,numFiltersPerGroup,numChannelsPerGroup,numGroups);

Инициализируйте срок смещения.

bias = rand(numFiltersPerGroup*numGroups,1);

Выполните транспонированную свертку.

dlY = dltranspconv(dlX,weights,bias);
size(dlY)
dims(dlY)
ans = 1×4    
   107   107    12    10

ans = 'SSCB'

12 каналов свертки выход представляют три группы транспонированных сверток с четырьмя фильтрами на группу.

Входные параметры

свернуть все

Входные данные, заданные как dlarray с или без меток размерности или числового массива. Когда dlX не отформатированный dlarray, необходимо задать формат этикетки размерности с помощью 'DataFormat',FMT. Если dlX числовой массив, по крайней мере один из weights или bias должен быть dlarray.

Свертка действует на размерности, которые вы задаете как пространственные размерности с помощью 'S' метка размерности. Можно задать до трех измерений в dlX как 'S' размерности.

Типы данных: single | double

Фильтры, заданные как dlarray с или без меток или числового массива. weights аргумент задает размер и значения фильтров, а также количество фильтров и количество групп для сгруппированных транспонированных сверток.

Задайте веса как filterSize- numFiltersPerGroup- numChannelsPerGroup- numGroups массив.

  • filterSize — Размер сверточных фильтров. filterSize может иметь до трех измерений, в зависимости от количества пространственных размерностей во входных данных.

    Входные данные 'S' РазмерностиfilterSize
    1Dh, где h соответствует высоте фильтра
    2D h-by-w, где h и w соответствуют высоте и ширине фильтра, соответственно
    3-Dh-by-w-by-d, где h, w и d соответствуют высоте, ширине и глубине фильтра, соответственно

  • numFiltersPerGroup — Количество фильтров, чтобы применяться в каждой группе.

  • numChannelsPerGroup — Количество каналов в каждой группе для сгруппированных транспонированных сверток. numChannelsPerGroup должен равняться количеству каналов во входных данных, разделенных на numGroups, количество групп. Для разгруппированных сверток, где numGroups = 1, numChannelsPerGroup должен равняться количеству каналов во входных данных.

  • numGroups — Количество (дополнительных) групп. Когда numGroups > 1, функция выполняет сгруппированные транспонированные свертки. Когда numGroups = 1, функция выполняет разгруппированные транспонированные свертки; в этом случае эта размерность является одиночным элементом и может быть не использована.

Если weights отформатированный dlarray, это может иметь несколько пространственных размерностей, пометил 'S', одна размерность канала пометила 'C', и до двух других размерностей пометили 'U'. Количество 'S' размерности должны совпадать с количеством 'S' размерности входных данных. Помеченные размерности соответствуют спецификациям фильтра можно следующим образом.

Отфильтруйте спецификациюМетки размерности
filterSizeДо трех 'S' размерности
numFiltersPerGroup'C' размерность
numChannelsPerGroupПервый 'U' размерность
numGroups (дополнительный)Второй 'U' размерность

Типы данных: single | double

Смещение, постоянное, заданное как dlarray вектор или dlarray скаляр с или без меток, числового вектора или числового скаляра.

  • Если bias скаляр или имеет только одноэлементные размерности, то же смещение применяется к каждой записи выхода.

  • Если bias имеет неодноэлементную размерность, каждый элемент bias смещение, применился к соответствующему сверточному фильтру, заданному weights. Число элементов bias должен совпадать с количеством фильтров, заданных weights.

Если bias отформатированный dlarray, неодноэлементная размерность должна быть размерностью канала, пометил 'C'.

Типы данных: single | double

Порядок размерности бесформатных входных данных, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'DataFormat' и символьный массив или строка, которая обеспечивает метку для каждой размерности данных. Каждый символ в FMT должно быть одно из следующего:

  • 'S' — Пространственный

  • 'C' — Канал

  • 'B' — Пакет (например, выборки и наблюдения)

  • 'T' — Время (например, последовательности)

  • 'U' — Незаданный

Можно указать, что несколько размерностей пометили 'S' или 'U'. Можно использовать, маркирует 'C'B, или 'T' самое большее однажды.

Необходимо задать 'DataFormat' когда входные данные dlX бесформатный dlarray.

Пример: 'DataFormat','SSCB'

Типы данных: char | string

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'Stride',2 устанавливает шаг каждого фильтра к 2.

Размер шага для того, чтобы пересечь входные данные, заданные как разделенная запятой пара, состоящая из 'Stride' и числовой скаляр или числовой вектор. Если вы задаете 'Stride' как скаляр, то же значение используется во всех пространственных размерностях. Если вы задаете 'Stride' как вектор одного размера с количеством пространственных размерностей входных данных, векторные значения используются в соответствующих пространственных размерностях.

Значение по умолчанию 'Stride' 1.

Пример: 'Stride',3

Типы данных: single | double

Отфильтруйте фактор расширения, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'DilationFactor' и одно из следующих.

  • Числовой скаляр — то же значение фактора расширения применяется для всех пространственных размерностей.

  • Числовой вектор — различное значение фактора расширения применяется по каждому пространственному измерению. Используйте вектор размера d, где d количество пространственных размерностей входных данных. iэлемент th вектора указывает, что фактор расширения применился к ith пространственная размерность.

Используйте фактор расширения, чтобы увеличить восприимчивое поле фильтра (область входа, который фильтр видит) на входных данных. Используя расширение фактор соответствует эффективному размеру фильтра filterSize + (filterSize-1)*(dilationFactor-1).

Пример: 'DilationFactor',2

Типы данных: single | double

Обрезка примененного ребра данных, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'Cropping' и одно из следующих.

  • 'same' — Обрезка установлена так, чтобы выходной размер совпал с входным размером, когда шагом является 1. В более общем плане выходным размером каждой пространственной размерности является inputSize*stride, где inputSize размер входа по пространственному измерению.

  • Числовой скаляр — то же значение обрезки применяется к обоим концам всех пространственных размерностей.

  • Числовой вектор — различное значение обрезки применяется по каждому пространственному измерению. Используйте вектор размера d, где d количество пространственных размерностей входных данных. iэлемент th вектора указывает, что обрезка применилась к запуску и концу вдоль ith пространственная размерность.

  • Числовая матрица — различное значение обрезки применяется к запуску и концу каждой пространственной размерности. Используйте матрицу размера 2 d, где d количество пространственных размерностей входных данных. Элемент (1,d) указывает, что обрезка применилась к запуску пространственной размерности d. Элемент (2,d) задает обрезку, примененную в конец пространственной размерности d. Например, в 2D форматом является [top, left; bottom, right].

Пример: 'Cropping','same'

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Покажите карту, возвращенную как dlarray. Выход dlY имеет тот же базовый тип данных как вход dlX.

Если входные данные dlX отформатированный dlarray, dlY имеет те же метки размерности как dlX. Если входными данными не является отформатированный dlarray, dlY бесформатный dlarray или числовой массив с той же размерностью заказывает как входные данные.

Размер 'C' размерность канала dlY зависит от размера weights входной параметр. Размер 'C' размерность выхода Y продукт размера размерностей numFiltersPerGroup и numGroups в weights аргумент. Если weights отформатированный dlarray, этот продукт совпадает с продуктом размера 'C' размерность и второй 'U' размерность.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Введенный в R2019b

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте