spaceToDepthLayer

Пространство на слой глубины

Описание

Слой «пространство на глубину» переключает пространственные блоки входа в размерность глубины. Используйте этот слой, когда необходимо объединить карты функций разного размера, не отбрасывая никаких данных о функциях.

Учитывая вход функций размера [H W C] и блоков размера [height width], размер выход карты функций равен [floor(H / height) floor(W / width) <reservedrangesplaceholder1> <reservedrangesplaceholder0><reservedrangesplaceholder1> <reservedrangesplaceholder0>width].

Этот объект требует Deep Learning Toolbox™.

Создание

Синтаксис

layer = spaceToDepthLayer(blockSize)

layer = spaceToDepthLayer(blockSize,'Name',Name)

Описание

layer = spaceToDepthLayer(blockSize) создает слой пространства на глубину, задавая размер блока для изменения порядка активации входа. The blockSize вход устанавливает свойство BlockSize.

пример

layer = spaceToDepthLayer(blockSize,'Name',Name) создает пространство для слоя глубины и устанавливает дополнительное Name свойство.

Свойства

расширить все

`BlockSize` - Размер блока, чтобы переупорядочить активацию входа
вектор двух положительных целых чисел

Размер блока для переупорядочивания активации входа, заданный как вектор двух положительных целых чисел [h w], где h - высота и w - ширина. При создании слоя можно задать BlockSize в качестве скаляра для использования одинакового значения для обеих размерностей.

Пример: [2 1] определяет блоки высоты 2 и ширины 1.

`Name` - Имя слоя
`''` (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

Имя слоя, заданное как вектор символов или строковый скаляр. Чтобы включить слой в график слоев, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете последовательную сеть с слоем и Name установлено в ''затем программа автоматически присваивает слою имя во время обучения.

Типы данных: char | string

`NumInputs` - Количество входов
1 (по умолчанию)

Количество входов слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: double

`InputNames` - Входные имена
`{'in'}` (по умолчанию)

Входные имена слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: cell

`NumOutputs` - Количество выходов
1 (по умолчанию)

Количество выходов слоя. Этот слой имеет только один выход.

Типы данных: double

`OutputNames` - Выходные имена
`{'out'}` (по умолчанию)

Выходные имена слоя. Этот слой имеет только один выход.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Создайте пространство для слоя глубины

Открыть Live Script

Задайте размер блока, чтобы переупорядочить входные активации.

blockSize = [2 2];

Создайте пространство на глубину с именем 'spacetodepth'.

layer = spaceToDepthLayer(blockSize,'Name','spacetodepth')

layer = 
  SpaceToDepthLayer with properties:

         Name: 'spacetodepth'
    BlockSize: [2 2]

  Show all properties

Расширенные возможности

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Как сгенерировать CUDA^® или Код С++ при помощи GPU Coder™, вы должны сначала создать и обучить глубокую нейронную сеть. После обучения и оценки сети можно сконфигурировать генератор кода, чтобы сгенерировать код и развернуть сверточную нейронную сеть на платформах, которые используют NVIDIA^® или ARM^® Графические процессоры. Для получения дополнительной информации смотрите Глубокое Обучение с GPU Coder (GPU Coder).

Для этого слоя можно сгенерировать код, который использует преимущества библиотеки глубоких нейронных сетей NVIDIA CUDA (cuDNN), NVIDIA TensorRT™ библиотеки вывода высокой эффективности или ARM Compute Library для Mali GPU.

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

depthToSpace | DepthToSpace2DLayer | spaceToDepth | roiMaxPooling2dLayer (Computer Vision Toolbox) | yolov2Layers (Computer Vision Toolbox)

Темы

Начало работы с обнаружением объектов с помощью глубокого обучения (Computer Vision Toolbox)
Начало работы с YOLO v2 (Computer Vision Toolbox)
Список слоев глубокого обучения (Deep Learning Toolbox)
Глубокое обучение в MATLAB (Deep Learning Toolbox)

Введенный в R2020b

Документация

spaceToDepthLayer

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

`BlockSize` - Размер блока, чтобы переупорядочить активацию входа
вектор двух положительных целых чисел

`Name` - Имя слоя
`''` (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

`NumInputs` - Количество входов
1 (по умолчанию)

`InputNames` - Входные имена
`{'in'}` (по умолчанию)

`NumOutputs` - Количество выходов
1 (по умолчанию)

`OutputNames` - Выходные имена
`{'out'}` (по умолчанию)

Примеры

Создайте пространство для слоя глубины

Расширенные возможности

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

Темы

Документация по Image Processing Toolbox

Поддержка

Документация

spaceToDepthLayer

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

BlockSize - Размер блока, чтобы переупорядочить активацию входа вектор двух положительных целых чисел

Name - Имя слоя '' (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

NumInputs - Количество входов 1 (по умолчанию)

InputNames - Входные имена {'in'} (по умолчанию)

NumOutputs - Количество выходов 1 (по умолчанию)

OutputNames - Выходные имена {'out'} (по умолчанию)

Примеры

Создайте пространство для слоя глубины

Расширенные возможности

Генерация кода GPU Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Массивы графических процессоров Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

Темы

Документация по Image Processing Toolbox

Поддержка

`BlockSize` - Размер блока, чтобы переупорядочить активацию входа
вектор двух положительных целых чисел

`Name` - Имя слоя
`''` (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

`NumInputs` - Количество входов
1 (по умолчанию)

`InputNames` - Входные имена
`{'in'}` (по умолчанию)

`NumOutputs` - Количество выходов
1 (по умолчанию)

`OutputNames` - Выходные имена
`{'out'}` (по умолчанию)

Генерация кода GPU
Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.