spaceToDepth

Переставьте пространственные блоки dlarray данные по размерности глубины

Свернуть все на странице

Синтаксис

Y = spaceToDepth(X,blockSize)
Y = spaceToDepth(X,blockSize,'DataFormat',dataFormat)

Описание

пример

Y = spaceToDepth(X,blockSize) переставляет пространственные блоки форматированной dlarray объект, X, по размерности глубины. Блоки данных имеют размер blockSize.

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].

Эта функция требует Deep Learning Toolbox™.

пример

Y = spaceToDepth(X,blockSize,'DataFormat',dataFormat) переставляет пространственные блоки неформатированного dlarray объект, X, по размерности глубины. dataFormat задает метки размерностей.

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Открыть Live Script

Создайте числовой массив с тремя каналами, который имитирует изображение RGB 4 на 4.

X = reshape(1:48,4,4,3);

Создайте dlarray объект, который содержит числовые данные, задающий формат данных как 'SSC' (пространственный, пространственный, канальный).

X = dlarray(X,'SSC')
X = 
  4(S) x 4(S) x 3(C) dlarray


(:,:,1) =

     1     5     9    13
     2     6    10    14
     3     7    11    15
     4     8    12    16


(:,:,2) =

    17    21    25    29
    18    22    26    30
    19    23    27    31
    20    24    28    32


(:,:,3) =

    33    37    41    45
    34    38    42    46
    35    39    43    47
    36    40    44    48

Задайте размер блока 2 на 2 для переупорядочивания входных активаций.

blockSize = 2;

Переставьте блоки данных из пространственной размерности в размерность глубины.

Z = spaceToDepth(X,blockSize)
Z = 
  2(S) x 2(S) x 12(C) dlarray


(:,:,1) =

     1     9
     3    11


(:,:,2) =

    17    25
    19    27


(:,:,3) =

    33    41
    35    43


(:,:,4) =

     5    13
     7    15


(:,:,5) =

    21    29
    23    31


(:,:,6) =

    37    45
    39    47


(:,:,7) =

     2    10
     4    12


(:,:,8) =

    18    26
    20    28


(:,:,9) =

    34    42
    36    44


(:,:,10) =

     6    14
     8    16


(:,:,11) =

    22    30
    24    32


(:,:,12) =

    38    46
    40    48

  2(S) x 2(S) x 12(C) dlarray

Этот пример использует:

Открыть Live Script

Создайте числовой массив с тремя каналами, который имитирует изображение RGB 4 на 4.

X = reshape(1:48,4,4,3);

Создайте неформатированный dlarray объект, который содержит числовые данные.

dlX = dlarray(X);

Задайте размер блока 2 на 2 для переупорядочивания входных активаций.

blockSize = 2;

Переставьте блоки данных из пространственной размерности в размерность глубины. Укажите формат входных данных как «SSC».

dlZ = spaceToDepth(dlX,blockSize,"DataFormat","SSC");

Сравните размерности исходных и переставленных данных.

whos dlX dlZ
  Name      Size              Bytes  Class      Attributes

  dlX       4x4x3               384  dlarray              
  dlZ       2x2x12              384  dlarray

Входные параметры

свернуть все

Данные глубокого обучения для перестройки, заданные как dlarray (Deep Learning Toolbox) объект.

Размер блока для переупорядочивания активации входа, заданный как положительное целое число или вектор двух положительных целых чисел формы [h w], где h - высота и w - ширина. Когда вы задаете blockSize в качестве скаляра функция использует одно и то же значение для обеих размерностей.

Пример: [2 4] определяет блоки высоты 2 и ширины 4.

Пример: 32 определяет блоки высоты и ширины 32.

Размерность помечает, когда входные данные глубокого обучения X не маркируется, задается как строковый скаляр или вектор символов. Количество меток должно совпадать с количеством размерностей входных данных, X. Каждый символ в dataFormat должна быть одной из следующих меток:

  • S - Пространственный

  • C - Канал

  • B - Пакетные наблюдения

Метки «T» (время или последовательность) и «U» (не заданные) не поддерживаются. Не указывайте dataFormat аргумент, когда входные данные глубокого обучения являются форматированным dlarray объект.

Пример: 'SSC' указывает, что массив имеет две пространственные размерности и один размер канала, подходящий для 2-D данных изображения RGB.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Переставленные данные глубокого обучения, возвращенные как dlarray (Deep Learning Toolbox) объект.

Расширенные возможности

См. также

|

Темы

Введенный в R2021a

Документация по Image Processing Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте