Свертка с транспонированным глубоким обучением
Транспонированная операция свертки увеличивает число карт элементов.
Примечание
Эта функция применяет операцию свертки с транспонированным глубоким обучением к dlarray данные. Если требуется применить транспонированную свертку в layerGraph объект или Layer используйте один из следующих слоев:
dlY = dltranspconv(dlX,weights,bias)dlX с использованием фильтров, определенных weightsи добавляет константу bias. Вход dlX является отформатированным dlarray с метками размеров. Транспонированная свертка действует на размеры, указанные как 'S' и 'C' размеры. Продукция dlY является отформатированным dlarray с теми же метками размеров, что и dlX.
dlY = dltranspconv(___Name,Value)'Stride',3 задает шаг операции свертки.
Сверните изображение, а затем используйте транспонированную свертку для изменения размера свернутого изображения до размера исходного изображения.
Импорт данных изображения и их преобразование в dlarray.
X = imread('sherlock.jpg'); dlX = dlarray(single(X),'SSC');
Отображение изображения.
imshow(X)
Инициализируйте сверточные фильтры и член смещения. Укажите некрупную 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 сверток. Использовать 'Stride' значение 2 и 'DilationFactor' значение 2.
dlY = dlconv(dlX,weights,bias,'Stride',2,'DilationFactor',3);
Отображение свернутого изображения.
Y = extractdata(dlY); imshow(rescale(Y))
Инициализируйте транспонированные сверточные фильтры и смещение. Укажите несгруппированную транспонированную свертку, применяющую три фильтра к входу. Используйте ту же высоту фильтра и ширину фильтра, что и при выполнении операции свертки.
numChannelsPerGroupTC = 1; numFiltersPerGroupTC = 3; weightsTC = rand(filterHeight,filterWidth,numFiltersPerGroupTC,numChannelsPerGroupTC,numGroups); biasTC = rand(numFiltersPerGroupTC*numGroups,1);
Выполните транспонированную свертку. Используйте те же коэффициенты шага и расширения, что и для операции свертки.
dlZ = dltranspconv(dlY,weightsTC,biasTC,'Stride',2,'DilationFactor',3);
Отображение изображения после транспонированной свертки.
Z = extractdata(dlZ); imshow(rescale(Z))
Сравните размер исходного изображения, свернутого изображения и изображения после транспонированной свертки.
sizeX = size(X)
sizeX = 1×3
640 960 3
sizeY = size(Y)
sizeY = 1×2
307 467
sizeZ = size(Z)
sizeZ = 1×3
640 960 3
Транспонированная свертка увеличивает выборку свернутых данных до размера исходных входных данных.
Примените транспонированную свертку к входным данным в трех группах по два канала каждая. Примените четыре фильтра для каждой группы.
Создайте входные данные в виде десяти наблюдений размером 100 на 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 операции транспонированной свертки. Укажите три группы транспонированных сверток, каждая из которых 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 условие смещения.
bias = rand(numFiltersPerGroup*numGroups,1);
Выполните транспонированную свертку.
dlY = dltranspconv(dlX,weights,bias); size(dlY)
ans = 1×4
107 107 12 10
dims(dlY)
ans = 'SSCB'
12 каналов вывода свертки представляют три группы транспонированных сверток с четырьмя фильтрами на группу.