Глубокое обучение транспонировало свертку
Транспонированная операция свертки сверхдискретизировала карты функции.
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:
dlY = dltranspconv(dlX,weights,bias)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(___Name,Value)'Stride',3 устанавливает шаг операции свертки.
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.