Exponenta Banner
exponenta event banner

depthToSpace

Перестройте dlarray данные из размерности глубины в пространственные блоки

свернуть все на странице

Синтаксис

Y = depthToSpace(X,blockSize)
Y = depthToSpace(X,blockSize,Name,Value)

Описание

пример

Y = depthToSpace(X,blockSize) данные о перестроениях отформатированного dlarray объект, X, от размерности глубины в пространственные блоки размера blockSize.

Учитывая вход показывают карту размера [H W C *высотаwidth] и блоки размера [height width], выходным размером карты функции является [H *height W *width C].

Эта функция требует Deep Learning Toolbox™.

пример

Y = depthToSpace(X,blockSize,Name,Value) изменяет аспекты операции реорганизации глубины к пробелу с помощью аргументов name-value. Если X бесформатный dlarray, затем необходимо задать DataFormat аргумент пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Этот пример использует:

Попробовать в MATLAB

Создайте числовой массив высоты 2 и ширина 2, который симулирует depthwise конкатенацию блоков размера, 2 на 2.

X = reshape(1:48,2,2,12);

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

X = dlarray(X,'SSC')
X = 
  2(S) x 2(S) x 12(C) dlarray


(:,:,1) =

     1     3
     2     4


(:,:,2) =

     5     7
     6     8


(:,:,3) =

     9    11
    10    12


(:,:,4) =

    13    15
    14    16


(:,:,5) =

    17    19
    18    20


(:,:,6) =

    21    23
    22    24


(:,:,7) =

    25    27
    26    28


(:,:,8) =

    29    31
    30    32


(:,:,9) =

    33    35
    34    36


(:,:,10) =

    37    39
    38    40


(:,:,11) =

    41    43
    42    44


(:,:,12) =

    45    47
    46    48

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

Задайте размер блока 2 на 2 для переупорядочения входных активаций.

blockSize = 2;

Перестройте блоки данных от размерности глубины до пространственных размерностей.

Z = depthToSpace(X,blockSize)
Z = 
  4(S) x 4(S) x 3(C) dlarray


(:,:,1) =

     1    13     3    15
    25    37    27    39
     2    14     4    16
    26    38    28    40


(:,:,2) =

     5    17     7    19
    29    41    31    43
     6    18     8    20
    30    42    32    44


(:,:,3) =

     9    21    11    23
    33    45    35    47
    10    22    12    24
    34    46    36    48

Этот пример использует:

Попробовать в MATLAB

Создайте числовой массив высоты 2 и ширина 2, который симулирует depthwise конкатенацию блоков размера, 2 на 2.

X = reshape(1:48,2,2,12);

Создайте бесформатный dlarray объект, который содержит числовые данные.

dlX = dlarray(X);

Задайте размер блока 2 на 2 для переупорядочения входных активаций.

blockSize = 2;

Перестройте блоки данных от размерности глубины до пространственных размерностей, задав формат данных. Закажите данные столбцом, строкой, и затем глубиной.

dlZ = depthToSpace(dlX,blockSize,"DataFormat","SSC","Mode","CRD")
dlZ = 
  4x4x3 dlarray


(:,:,1) =

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


(:,:,2) =

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


(:,:,3) =

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

Входные параметры

свернуть все

Данные о глубоком обучении, чтобы перестроить в виде dlarray Объект (Deep Learning Toolbox).

Размер блока, чтобы переупорядочить входную активацию в виде положительного целого числа или вектора из двух положительных целых чисел формы [h w], где h высота и w ширина. Когда вы задаете blockSize как скаляр, функция использует то же значение для обеих размерностей.

Пример: [2 4] задает блоки высоты 2 и ширина 4.

Пример: 32 задает блоки высоты и ширины 32.

Аргументы name-value

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.

Пример: 'DataFormat',"SSC" задает массив с двумя пространственными размерностями и одной размерностью канала, подходящей для 2D данных изображения RGB.

Размерность помечает когда входные данные о глубоком обучении X не помечен в виде строкового скаляра или вектора символов. Количество меток должно совпадать с количеством размерностей входных данных, X. Каждый символ в 'DataFormat'должна быть одна из этих меток:

  • S — Пространственный

  • C — Канал

  • B — Пакетные наблюдения

"T" (время или последовательность) и "U" (незаданные) метки не поддерживаются. Не задавайте 'DataFormat'аргумент, когда входными данными о глубоком обучении является отформатированный dlarray объект.

Пример: "SSCB" указывает, что массив имеет две пространственных размерности, одну размерность канала и одну пакетную размерность.

Типы данных: char | string

Порядок перестроенных размерностей из входных данных о глубоком обучении XВ виде "DCR" или "CRD". Когда вы задаете "DCR", функция заказывает данные глубиной, столбцом, и затем строкой. Когда вы задаете "CRD", функция заказывает данные столбцом, строкой, и затем глубиной.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Перестроенные данные о глубоком обучении, возвращенные как dlarray Объект (Deep Learning Toolbox).

Расширенные возможности

Смотрите также

|

Темы

Введенный в R2021a

Документация Image Processing Toolbox

Поддержка