Image3Dinputlayer

3-D图像输入层

在页面中扩展全部

Description

A 3-D image input layer inputs 3-D images or volumes to a network and applies data normalization.

For 2-D image input, useImageInputlayer。

创建

句法

layer = image3dinputlayer（Inputsize）

layer = image3dInputLayer(inputSize,Name,Value)

Description

layer= image3dInputLayer(inputSize）返回3-D图像输入层，并指定InputSize财产。

例子

layer= image3dInputLayer(inputSize，，，，名称，价值）sets the optional properties using name-value pairs. You can specify multiple name-value pairs. Enclose each property name in single quotes.

特性

展开全部

3-D Image Input

`InputSize`-输入的大小
整数矢量

输入数据的大小，指定为整数的行矢量[H W D C],在那里H，，，，w，，，，d，，，，andC对应的高度、宽度，，，，depth, and number of channels respectively.

对于灰度输入，请指定一个带有的向量C等于1。
对于RGB输入，请指定一个用C等于3。
对于多光谱或高光谱输入，请指定一个向量C等于the number of channels.

For 2-D image input, useImageInputlayer。

Example:[132 132 116 3]

`Normalization`-数据归一化
`“零中心”`（默认）|`'zscore'`|`“恢复对称”`|`“ recale-Zero-One”`|`'没有任何'`|功能句柄

数据归一化以应用于每次数据通过输入层转发传播时，指定为以下一个：

“零中心”- 减去指定的平均值Mean。
'zscore'- 减去指定的平均值Meanand divide byStandardDeviation。
“恢复对称”- 使用由由最小andMax，分别。
“ recale-Zero-One”- 使用由由最小andMax，分别。
'没有任何'-Do not normalize the input data.
函数处理 - 使用指定功能将数据标准化。该功能必须为形式y = func（x）,在那里X是输入数据和输出yis the normalized data.

小费

默认情况下，该软件会在培训时间自动计算标准化统计信息。为了节省培训的时间，请指定规范化所需的统计信息，并设置'ResetInputNormalization'option intrainingOptions至错误的。

`标准化限制`-Normalization dimension
`'汽车'`（默认）|`'channel'`|`'元素'`|`'all'`

标准化维度，指定为以下一个：

'汽车'- 如果培训选项是错误的您可以指定任何标准化统计数据（Mean，，，，StandardDeviation，，，，最小，或者Max），，，，then normalize over the dimensions matching the statistics. Otherwise, recalculate the statistics at training time and apply channel-wise normalization.
'channel'– Channel-wise normalization.
'元素'- 元素归一化。
'all'– Normalize all values using scalar statistics.

数据类型：CHar|细绳

`Mean`-Mean for zero-center and z-score normalization
`[]`（默认）|4-D array|numeric scalar

Mean for zero-center and z-score normalization, specified as aH-by-w-by-d-by-Carray, a 1-by-1-by-1-by-Carray of means per channel, a numeric scalar, or[],在那里H，，，，w，，，，d，，，，andC分别对应于平均值的高度，宽度，深度和通道数。

如果you specify theMeanproperty, thenNormalizationmust be“零中心”or'zscore'。如果Meanis[]，然后该软件在训练时计算平均值。

您可以在未经培训的情况下创建网络时设置此属性（例如，使用assembleNetwork）。

`StandardDeviation`-Standard deviation for z-score normalization
`[]`（默认）|4-D array|numeric scalar

Standard deviation for z-score normalization, specified as aH-by-w-by-d-by-Carray, a 1-by-1-by-1-by-Carray of means per channel, a numeric scalar, or[],在那里H，，，，w，，，，d，，，，andC分别对应于标准偏差的高度，宽度，深度和通道数。

如果you specify theStandardDeviationproperty, thenNormalizationmust be'zscore'。如果StandardDeviationis[]，然后该软件在训练时间计算标准偏差。

您可以在未经培训的情况下创建网络时设置此属性（例如，使用assembleNetwork）。

`最小`-最小imum value for rescaling
`[]`（默认）|4-D array|numeric scalar

最小imum value for rescaling, specified as aH-by-w-by-d-by-Carray, a 1-by-1-by-1-by-C每个通道，数字标量或[],在那里H，，，，w，，，，d，，，，andC分别对应于最小值的高度，宽度，深度和通道数。

如果you specify the最小property, thenNormalizationmust be“恢复对称”or“ recale-Zero-One”。如果最小is[]，，，，then the software calculates the minimum at training time.

您可以在未经培训的情况下创建网络时设置此属性（例如，使用assembleNetwork）。

`Max`-Maximum value for rescaling
`[]`（默认）|4-D array|numeric scalar

Maximum value for rescaling, specified as aH-by-w-by-d-by-Carray, a 1-by-1-by-1-by-C每个通道，数字标量或[],在那里H，，，，w，，，，d，，，，andC对应的高度、宽度，，，，depth, and the number of channels of the maxima, respectively.

如果you specify the最小property, thenNormalizationmust be“恢复对称”or“ recale-Zero-One”。如果Maxis[]，然后该软件在训练时计算最大值。

您可以在未经培训的情况下创建网络时设置此属性（例如，使用assembleNetwork）。

Layer

`姓名`-图层名称
`''`（默认）|角色向量|字符串标量

图层名称，，，，specified as a character vector or a string scalar. ForLayer数组输入，火车网，，，，assembleNetwork，，，，layerGraph，，，，anddlnetworkfunctions automatically assign names to layers with name''。

数据类型：CHar|细绳

`NumInputs`-Number of inputs
0(default)

Number of inputs of the layer. The layer has no inputs.

数据类型：double

`InputNames`-输入名称
`{}`(default)

输入名称of the layer. The layer has no inputs.

数据类型：Cell

`numOutputs`-输出数量
`1`(default)

This property is read-only.

输出数量of the layer. This layer has a single output only.

数据类型：double

`OutputNames`-Output names
`{'出去'}`(default)

This property is read-only.

Output names of the layer. This layer has a single output only.

数据类型：Cell

Examples

Collapse all

Create 3-D Image Input Layer

Open Live Script

为132-132-116颜色3-D图像创建一个3-D图像输入层'输入'。默认情况下，该层通过从每个输入图像中减去训练集的平均图像来执行数据归一化。

layer = image3dInputLayer([132 132 116],'姓名'，，，，'输入'）

layer = Image3DInputLayer with properties: Name: 'input' InputSize: [132 132 116 1] Hyperparameters Normalization: 'zerocenter' NormalizationDimension: 'auto' Mean: []

Include a 3-D image input layer in aLayer大批。

layers = [ image3dInputLayer([28 28 28 3]) convolution3dLayer(5,16,“大步”，4）Relulayer MaxPooling3Dlayer（2，“大步”，4）完整连接的layerer（10）SoftMaxlayer分类器]

layers = 7x1 Layer array with layers: 1 '' 3-D Image Input 28x28x28x3 images with 'zerocenter' normalization 2 '' Convolution 16 5x5x5 convolutions with stride [4 4 4] and padding [0 0 0; 0 0 0] 3 '' ReLU ReLU 4 '' 3-D Max Pooling 2x2x2 max pooling with stride [4 4 4] and padding [0 0 0; 0 0 0] 5 '' Fully Connected 10 fully connected layer 6 '' Softmax softmax 7 '' Classification Output crossentropyex

版本历史记录

在R2019a中引入

展开全部

R2019b:`AverageImage`property will be removed

不建议从R2019b开始

AverageImage将被删除。利用Mean反而。要更新您的代码，请替换所有实例AverageImage和Mean。属性之间没有差异，需要对您的代码进行其他更新。

R2019b:`ImageInputlayer`and`Image3Dinputlayer`，，，，by default, use channel-wise normalization

Behavior change in future release

Starting in R2019b,ImageInputlayerandImage3Dinputlayer，默认情况下，使用频道归一化。在以前的版本中，这些层使用元素标准化。要复制这种行为，请设置标准化限制这些层的选项'元素'。

也可以看看

Image3Dinputlayer

Description

创建

句法

Description

特性

3-D Image Input

InputSize-输入的大小整数矢量

Normalization-数据归一化“零中心”（默认）|'zscore'|“恢复对称”|“ recale-Zero-One”|'没有任何'|功能句柄

标准化限制-Normalization dimension'汽车'（默认）|'channel'|'元素'|'all'

Mean-Mean for zero-center and z-score normalization[]（默认）|4-D array|numeric scalar

StandardDeviation-Standard deviation for z-score normalization[]（默认）|4-D array|numeric scalar

最小-最小imum value for rescaling[]（默认）|4-D array|numeric scalar

Max-Maximum value for rescaling[]（默认）|4-D array|numeric scalar

Layer

姓名-图层名称''（默认）|角色向量|字符串标量

NumInputs-Number of inputs0(default)

InputNames-输入名称{}(default)

numOutputs-输出数量1(default)

OutputNames-Output names{'出去'}(default)

Examples

Create 3-D Image Input Layer

版本历史记录

R2019b:AverageImageproperty will be removed

R2019b:ImageInputlayerandImage3Dinputlayer，，，，by default, use channel-wise normalization

也可以看看

话题

`InputSize`-输入的大小
整数矢量

`Normalization`-数据归一化
`“零中心”`（默认）|`'zscore'`|`“恢复对称”`|`“ recale-Zero-One”`|`'没有任何'`|功能句柄

`标准化限制`-Normalization dimension
`'汽车'`（默认）|`'channel'`|`'元素'`|`'all'`

`Mean`-Mean for zero-center and z-score normalization
`[]`（默认）|4-D array|numeric scalar

`StandardDeviation`-Standard deviation for z-score normalization
`[]`（默认）|4-D array|numeric scalar

`最小`-最小imum value for rescaling
`[]`（默认）|4-D array|numeric scalar

`Max`-Maximum value for rescaling
`[]`（默认）|4-D array|numeric scalar

`姓名`-图层名称
`''`（默认）|角色向量|字符串标量

`NumInputs`-Number of inputs
0(default)

`InputNames`-输入名称
`{}`(default)

`numOutputs`-输出数量
`1`(default)

`OutputNames`-Output names
`{'出去'}`(default)

R2019b:`AverageImage`property will be removed

R2019b:`ImageInputlayer`and`Image3Dinputlayer`，，，，by default, use channel-wise normalization