Exponenta Banner
exponenta event banner

dlresize

Измените размер пространственных размерностей dlarray

свернуть все на странице

Синтаксис

Y = dlresize(X,'Scale',scale)
Y = dlresize(X,'OutputSize',outputSize)
Y = dlresize(___,Name,Value)

Описание

пример

Y = dlresize(X,'Scale',scale) изменяет размер пространственных размерностей dlarray объект X масштабным коэффициентом scale.

Y = dlresize(X,'OutputSize',outputSize) изменяет размер пространственных размерностей dlarray объект X так, чтобы пространственные размеры размерности были равны outputSize.

Y = dlresize(___,Name,Value) настраивает аргументы пары "имя-значение" использования операции изменения размеров. Если X не отформатированный dlarray, затем необходимо задать DataFormat аргумент пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Скрипт Open Live Script

Считайте изображение RGB.

A = imread('peppers.png');

Преобразуйте изображение в тип данных single для использования в dlarray. Затем создайте dlarray содержа входное изображение.

A = im2single(A);
dlarrayA = dlarray(A,'SSC');

Перемасштабируйте dlarray на коэффициент 1,5 вертикально.

dlarrayB = dlresize(dlarrayA,'Scale',[1.5 1]);

Извлеките данные изображения из измененного dlarray B при помощи extractdata (Deep Learning Toolbox) функция.

B = extractdata(dlarrayB);

Отобразите исходные и измененные изображения как монтаж.

montage({A,B},"ThumbnailSize",size(B,[1 2]), ...
    "BorderSize",10,"BackgroundColor","white")

Входные параметры

свернуть все

Массив глубокого обучения, чтобы изменить размер в виде dlarray Объект (Deep Learning Toolbox).

Масштабный коэффициент, чтобы изменить размер входа в виде положительного числа или вектора из положительных чисел длины равняется количеству пространственных размерностей в X. Если scale скаляр, затем dlresize применяет тот же масштабный коэффициент ко всем пространственным размерностям.

Выведите размер измененного входа в виде вектора из положительных целых чисел длины, равной количеству пространственных размерностей в X. Можно указать один элемент как положительное целое число и указать другие элементы как NaN, в этом случае слой вычисляет другие элементы автоматически, чтобы сохранить соотношение сторон входа.

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: 'Method',linear

Метки размерности входа dlarray объект XВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'DataFormat' и строковый скаляр или вектор символов. Каждый символ в fmt должна быть одна из этих меток:

  • S — Пространственный

  • C — Канал

  • B — Пакетные наблюдения

  • T — Время или последовательность

  • U — Незаданный

Если X не отформатированный dlarray, затем необходимо задать DataFormat аргумент пары "имя-значение". Для получения дополнительной информации смотрите dlarray (Deep Learning Toolbox).

Пример: 'SSC' указывает, что массив имеет две пространственных размерности и одну размерность канала, подходящую для 2D данных изображения RGB.

Метод интерполяции в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Method' и "nearest" для самой близкой соседней интерполяции или "linear" для билинейной интерполяции.

Режим геометрического преобразования, чтобы сопоставить точки от входного пространства, чтобы вывести пробел в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'GeometricTransformMode' и "half-pixel" или "asymmetric".

Режим Rounding для самой близкой соседней интерполяции в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NearestRoundingMode' и одно из следующих.

  • "round" — используйте то же поведение округления в качестве MATLAB® round функция.

  • "floor" — используйте то же поведение округления в качестве MATLAB floor функция.

  • "onnx-10" — воспроизведите поведение изменения размеров ONNX™ (Открытый Exchange Нейронной сети), opset 10 Изменяет размер оператора.

Этот аргумент используется, когда вы задаете Method как 'nearest'.

Выходные аргументы

свернуть все

Измененный массив глубокого обучения, возвращенный как dlarray Объект (Deep Learning Toolbox).

Расширенные возможности

Смотрите также

(Deep Learning Toolbox) | (Deep Learning Toolbox) | (Deep Learning Toolbox)

Введенный в R2020b

Документация Image Processing Toolbox

Поддержка