Добавьте локальную сеть усилителя в pix2pixHD сеть генератора
добавляет локальная сеть усилителя к pix2pixHD сети генератора, netWithEnhancer
= addPix2PixHDLocalEnhancer(net
)net
. Для получения дополнительной информации о сетевой архитектуре, см. pix2pixHD Локальную Сеть Усилителя.
Эта функция требует Deep Learning Toolbox™.
аспекты средств управления локального создания сети усилителя с помощью аргументов значения имени.netWithEnhancer
= addPix2PixHDLocalEnhancer(net
,Name,Value
)
Задайте сетевой входной размер для данных с 32 каналами размера 512 1024.
inputSize = [512 1024 32];
Создайте pix2pixHD глобальную сеть генератора.
pix2pixHD = pix2pixHDGlobalGenerator(inputSize)
pix2pixHD = dlnetwork with properties: Layers: [84x1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [92x2 table] Learnables: [110x3 table] State: [0x3 table] InputNames: {'GlobalGenerator_inputLayer'} OutputNames: {'GlobalGenerator_fActivation'} Initialized: 1
Добавьте локальную сеть усилителя в pix2pixHD сеть.
pix2pixHDEnhanced = addPix2PixHDLocalEnhancer(pix2pixHD)
pix2pixHDEnhanced = dlnetwork with properties: Layers: [113x1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [124x2 table] Learnables: [146x3 table] State: [0x3 table] InputNames: {'LocalEnhancer_inputLayer' 'GlobalGenerator_inputLayer'} OutputNames: {'LocalEnhancer_fActivation'} Initialized: 1
Отобразите сеть с локальным усилителем.
analyzeNetwork(pix2pixHDEnhanced)
net
— сеть генератора pix2pixHDdlnetwork
объектСеть генератора Pix2pixHD в виде dlnetwork
Объект (Deep Learning Toolbox). Можно создать pix2pixHD сеть генератора использование pix2pixHDGlobalGenerator
функция.
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
.
'FilterSizeInFirstAndLastBlocks',[5 7]
добавляет локальный усилитель, первые и последние слои свертки которого имеют размер 5 7'FilterSizeInFirstAndLastBlocks'
— Отфильтруйте размер в первых и последних слоях свертки
(значение по умолчанию) | положительное нечетное целое число | вектор с 2 элементами из положительных нечетных целых чиселОтфильтруйте размер в первых и последних слоях свертки локальной сети усилителя в виде положительного нечетного целочисленного или вектора с 2 элементами из положительных нечетных целых чисел формы [ ширина высоты]. Когда вы задаете размер фильтра как скаляр, фильтр имеет равную высоту и ширину.
'FilterSizeInIntermediateBlocks'
— Отфильтруйте размер в промежуточных слоях свертки
(значение по умолчанию) | вектор с 2 элементами из положительных нечетных целых чисел | положительное нечетное целое числоОтфильтруйте размер в промежуточных слоях свертки в локальной сети усилителя в виде положительного нечетного целочисленного или вектора с 2 элементами из положительных нечетных целых чисел формы [ ширина высоты]. Промежуточные слои свертки являются слоями свертки, исключая первый и последний слой свертки. Когда вы задаете размер фильтра как скаляр, фильтр имеет идентичную высоту и ширину. Типичные значения между 3 и 7.
'NumResidualBlocks'
— Количество остаточных блоков
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество остаточных блоков в локальной сети усилителя в виде положительного целого числа. Каждый остаточный блок состоит из набора свертки, нормализации и нелинейных слоев со связями пропуска между каждым блоком.
'ConvolutionPaddingValue'
— Стиль дополнения"symmetric-exclude-edge"
(значение по умолчанию) | "symmetric-include-edge"
| "replicate"
| числовой скалярСтиль дополнения используемого в локальной сети усилителя в виде одного из этих значений.
PaddingValue | Описание | Пример |
---|---|---|
Числовой скаляр | Заполните заданным числовым значением |
|
'symmetric-include-edge' | Заполните зеркально отраженные значения использования входа, включая значения ребра |
|
'symmetric-exclude-edge' | Заполните зеркально отраженные значения использования входа, исключая значения ребра |
|
'replicate' | Заполните использование повторенные элементы границы входа |
|
'UpsampleMethod'
— Метод раньше сверхдискретизировал активации"transposedConv"
(значение по умолчанию) | "bilinearResize"
| "pixelShuffle"
Метод раньше сверхдискретизировал активации в локальной сети усилителя в виде одного из этих значений:
"transposedConv"
— Используйте a transposedConv2dLayer
(Deep Learning Toolbox) шагом [2 2]
"bilinearResize"
— Используйте convolution2dLayer
(Deep Learning Toolbox) шагом [1 1] сопровождаемый resize2dLayer
со шкалой [2 2]
"pixelShuffle"
— Используйте convolution2dLayer
(Deep Learning Toolbox) шагом [1 1] сопровождаемый a depthToSpace2dLayer
с размером блока [2 2]
Типы данных: char |
string
'ConvolutionWeightsInitializer'
— Инициализация веса используется в слоях свертки"narrow-normal"
(значение по умолчанию) | "glorot"
| "he"
| функцияИнициализация веса используется в слоях свертки локальной сети усилителя в виде "glorot"
, "he"
, "narrow-normal"
, или указатель на функцию. Для получения дополнительной информации смотрите, Задают Пользовательскую Функцию Инициализации Веса (Deep Learning Toolbox).
'ActivationLayer'
— Функция активации"relu"
(значение по умолчанию) | "leakyRelu"
| "elu"
| расположенный на слое объектФункция активации, чтобы использовать в локальной сети усилителя в виде одного из этих значений. Для получения дополнительной информации и список доступных слоев, смотрите Слои Активации (Deep Learning Toolbox).
"relu"
— Используйте reluLayer
(Deep Learning Toolbox)
"leakyRelu"
— Используйте leakyReluLayer
(Deep Learning Toolbox) с масштабным коэффициентом 0,2
"elu"
— Используйте eluLayer
(Deep Learning Toolbox)
Расположенный на слое объект
'NormalizationLayer'
— Операция Normalization"instance"
(значение по умолчанию) | "none"
| "batch"
| расположенный на слое объектОперация Normalization, чтобы использовать после каждой свертки в локальной сети усилителя в виде одного из этих значений. Для получения дополнительной информации и список доступных слоев, смотрите Нормализацию, Уволенного и Слои Обрезки (Deep Learning Toolbox).
"instance"
— Используйте instanceNormalizationLayer
(Deep Learning Toolbox)
"batch"
— Используйте batchNormalizationLayer
(Deep Learning Toolbox)
"none"
— Не используйте слой нормализации
Расположенный на слое объект
'Dropout'
— Вероятность уволенного
(значение по умолчанию) | номер в области значений [0, 1]Вероятность уволенного в локальной сети усилителя в виде номера в области значений [0, 1]. Если вы задаете значение 0
, затем сеть не включает слои уволенного. Если вы задаете значение, больше, чем 0
, затем сеть включает dropoutLayer
(Deep Learning Toolbox) в каждом остаточном блоке.
'NamePrefix'
— Префикс ко всем именам слоя"LocalEnhancer_"
(значение по умолчанию) | представляет в виде строки | вектор символовПрефикс ко всему слою называет в локальной сети усилителя в виде строки или вектора символов.
Типы данных: char |
string
netWithEnhancer
— сеть генератора pix2pixHD с локальным усилителемdlnetwork
объектСеть генератора Pix2pixHD с локальным усилителем, возвращенным как dlnetwork
Объект (Deep Learning Toolbox).
addPix2PixHDLocalEnhancer
функция выполняет эти операции, чтобы добавить локальную сеть усилителя в pix2pixHD глобальную сеть генератора. Значение по умолчанию улучшенная сеть следует за архитектурой, предложенной Ваном и. al. Ссылки.
Локальная сеть усилителя имеет начальный блок слоев, который принимает изображения размера [2*H 2*W
C], где H является высотой, W является шириной, и C является количеством каналов входа к глобальной сети генератора, net
. Когда net
имеет входные слои повторного изображения, входной размер изображения локальной сети усилителя является дважды входным размером с максимальным разрешением.
После начального блока локальная сеть усилителя имеет один блок субдискретизации, который прореживает данные на коэффициент два. Поэтому выход после субдискретизации имеет размер [H W 2*C].
addPix2PixHDLocalEnhancer
функционируйте обрезает итоговый блок из глобальной сети генератора. Функция затем добавляет выход последнего блока повышающей дискретизации в глобальной сети генератора к выходу прореженных данных из сети усилителя использование additionLayer
(Deep Learning Toolbox).
Выход сложения затем проходит через NumResidualBlocks
остаточные блоки из локального усилителя.
Остаточные блоки сопровождаются одним блоком повышающей дискретизации, который сверхдискретизировал данные к размеру [2*H 2*W C].
addPix2PixHDLocalEnhancer
функция добавляет итоговый блок в расширенную сеть. Слою свертки задали свойства аргументы addPix2PixHDLocalEnhancer
. Если глобальная сеть генератора имеет итоговый слой активации, то функция добавляет тот же тип слоя активации к расширенной сети.
Таблица описывает блоки слоев, которые включают локальную сеть усилителя.
Тип блока | Слои | Схема блока по умолчанию |
---|---|---|
Начальный блок |
|
|
Блок Downsampling |
|
|
Остаточный блок |
|
|
Блок Upsampling |
|
|
Итоговый блок |
|
|
[1] Ван, Звон-Chun, Мин-Юй Лю, июнь-Yan Чжу, Эндрю Тао, Ян Коц и Брайан Кэйтанзаро. "Синтез изображений с высоким разрешением и Семантическая Манипуляция с Условным GANs". На 2018 Конференциях IEEE/CVF по Компьютерному зрению и Распознаванию образов, 8798–8807. Солт-Лейк-Сити, UT, США: IEEE, 2018. https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00917.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.