Exponenta Banner
exponenta event banner

dlresize

Изменение размера пространственных размерностей dlarray объект

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) изменение размеров пространственных размерностей dlarray X объекта по шкале коэффициенту scale.

Эта функция требует Deep Learning Toolbox™.

Y = dlresize(X,'OutputSize',outputSize) изменение размеров пространственных размерностей dlarray X объекта так что пространственные размеры размерности равны outputSize.

Y = dlresize(___,Name,Value) корректирует операцию изменения размера, используя аргументы пары "имя-значение". Если X не является форматированным dlarray, затем необходимо задать DataFormat аргумент пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Открыть Live Script

Чтение изображения RGB.

A = imread('peppers.png');

Преобразуйте изображение в тип данных single для использования в dlarray. Затем создайте dlarray содержащий вход изображение.

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

Перепродать dlarray в 1,5 раза 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);

Отображение исходных и измененных размеров изображений в виде монтажа.

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Входные параметры

свернуть все

Глубокое обучение для изменения размера, заданный как dlarray (Deep Learning Toolbox) объект.

Масштабный коэффициент для изменения размера входа, заданный как положительное число или вектор положительных чисел длины, равной количеству пространственных размерностей в X. Если scale является скаляром, тогда dlresize применяет тот же масштабный коэффициент ко всем пространственным размерностям.

Выходной размер измененного входа сигнала, заданный как вектор положительных целых чисел длины, равной количеству пространственных размерностей в X. Можно задать один элемент как положительное целое число и задать другие элементы как NaN, в этом случае слой вычисляет другие элементы автоматически, чтобы сохранить соотношение сторон входного сигнала.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'Method',linear

Размерность метки входа dlarray X объекта, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'DataFormat' и строковый скаляр или вектор символов. Каждый символ должен быть одной из следующих меток:

  • S - Пространственный

  • C - Канал

  • B - Пакетные наблюдения

  • T - Время или последовательность

  • U - Не определено

Если X не является форматированным 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 пространственные размерности и один размер канала, подходящий для 2-D данных изображения RGB.

Метод интерполяции, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Method' и "nearest" для интерполяции по ближайшему соседу или "linear" для билинейной интерполяции.

Геометрический режим преобразования для отображения точек из входного пространства в выходное пространство, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'GeometricTransformMode' и "half-pixel" или "asymmetric".

Режим округления для интерполяции по ближайшему соседу, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'NearestRoundingMode' и одно из следующих.

  • "round" - используйте то же поведение округления что и MATLAB® round функция.

  • "floor" - используйте то же поведение округления что и MATLAB floor функция.

  • "onnx-10" - воспроизвести поведение изменения размера оператора ONNX™ (Open Neural Network Exchange) opset 10 Resize.

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

Выходные аргументы

свернуть все

Измененный размер глубокого обучения массива, возвращенный как dlarray (Deep Learning Toolbox) объект.

Расширенные возможности

См. также

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

Введенный в R2020b

Документация по Image Processing Toolbox

Поддержка