resize2dlayer.

2-D调整层

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Description

2-D调整层的大小将由比例系数的2-D输入，指定的高度和宽度，或参考输入特征映射的大小。Use of this layer requires Deep Learning Toolbox™.

创建

句法

tillay = resize2dlayer（'Scale',scale)

tillay = resize2dlayer（'outputsize'，输出的）

tillay = resize2dlayer（'EnableRefifficInput'，TF）

tillay = resize2dlayer（___那姓名那Value)

Description

例子

tillay = resize2dlayer（'Scale',scale的）创建一个2-D调整层并设置Scaleproperty as the scale factor specified byscale。

例子

tillay = resize2dlayer（'outputsize'，输出的）创建一个2-D调整层并设置输出属性具有指定的高度和宽度输出。

例子

tillay = resize2dlayer（'EnableRefifficInput'，TF）创建一个2-D调整层并设置EnableReferenceInput.property with the boolean specified byTF.。When you specify the value astrue，该图层添加了接受引用特征映射的附加输入，并将输入大小调整为参考特征映射的大小。

例子

tillay = resize2dlayer（___那姓名那Value的）设置可选方法那GeometricTransformMode.那NearestRoundingMode那and姓名属性使用名称值对参数。您可以指定多个名称值对参数。将每个属性名称括在单引号中。

Example:tillay = resize2dlayer（'outputsize'，[128 128]，'方法'，'bilinear'）creates a 2-D resize layer that resizes input to 128-by-128 pixels using bilinear interpolation

特性

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Resize

`Scale`-调整输入大小的规模因子
2-element row vector of positive numbers

调整输入大小的规模因子，指定为正数的2元素行向量。比例因子分别用于行和列尺寸。创建图层时，可以指定Scaleas a scalar to use the same value for both dimensions.

`输出`-Output size of resized input
正整数的2元素行向量

调整大小输入的输出大小，指定为表单的正整数的2元素行向量[批号尼尔斯]。您可以将一个元素指定为NAN，在这种情况下，该图层自动计算值以保留输入的宽高比。

`EnableReferenceInput.`-添加参考功能映射作为输入
`错误的`or`0.`|`true`or`1`

添加参考功能映射作为输入to the layer, specified asa numeric or logical0.（错误的的）or1（true的）。When you specify the value astrue，该图层调整输入的高度和宽度以匹配引用特征图的高度和宽度。调整大小操作不会改变输入的通道数。

When you enable a reference feature map, the inputs to the layer have the names'in1'and'ref'那where'ref'is the name of the reference feature map. Use the input names when connecting or disconnecting the layer by usingconnectLayers（深度学习工具箱）ordisconnectLayers（深度学习工具箱）。

`方法`-Interpolation method
`'nearest'`（默认）|`'双线性'`

Interpolation method, specified as'nearest'for nearest neighbor interpolation or'双线性'用于双线性插值。

`GeometricTransformMode.`-几何变换模式
`'半像素'`（默认）|`'asymmetric'`

几何变换模式to map points from input space to output space, specified as'半像素'or'asymmetric'。

`NearestRoundingMode`-最近邻插值的舍入模式
`'圆形的'`（默认）|`'floor'`|`'onnx-10'`

最近邻插值的舍入模式，指定为以下之一。

'圆形的'- 使用与matlab相同的舍入行为^®round功能。
'floor'- 使用与matlab相同的舍入行为floor功能。
'onnx-10'- 再现Onnx™（开放神经网络交换）Opset 10调整运算符的调整大小行为。

此属性有效方法property is'nearest'。

Layer

`姓名`-图层名称
`''`（默认）|字符向量|字符串标量

图层名称那specified as a character vector or a string scalar. ForLayer阵列输入，trainNetwork那assembleNetwork那layerGraph那anddlnetworkfunctions automatically assign names to layers with姓名调成''。

数据类型：char|细绳

`NumInputs`-Number of inputs
1（默认）|2

图层的输入数，指定为1when theEnableReferenceInput.property is错误的or2when theEnableReferenceInput.property istrue。

数据类型：double

`InputNames`-输入名称
`{'在'}`（默认）|`{'in'，'ref'}`

输入名称of the layer, specified as{'在'}when theEnableReferenceInput.property is错误的or{'in'，'ref'}when theEnableReferenceInput.property istrue。

数据类型：cell

`numoutputs.`-产出数量
`1`（default)

This property is read-only.

产出数量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

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创建2-D调整图层指定比例因子

Open Live Script

创建一个2-D调整层with a horizontal scale factor of 2 and a vertical scale factor of 4.

tillay = resize2dlayer（'Scale'，[2 4]）

tillay = resize2dlayer with属性：name：''缩放：[2 4]输出：[] EnableRefirewInput：0方法：'最近的'GeometricTransformMode：'半像素'referyRoundingMode：'圆'学习参数无属性。状态参数无属性。显示所有属性

创建2-D调整图层，图层指定输出大小

Open Live Script

创建一个2-D调整层named 'resize224' with an output size of [224 224].

tillay = resize2dlayer（'输出'，[224 224]，'姓名'那'resize224'的）

layer = Resize2DLayer with properties: Name: 'resize224' Scale: [] OutputSize: [224 224] EnableReferenceInput: 0 Method: 'nearest' GeometricTransformMode: 'half-pixel' NearestRoundingMode: 'round' Learnable Parameters No properties. State Parameters No properties. Show all properties

Create 2-D Resize Layer with Reference Port

This example uses:

Open Live Script

创建一个n array of layers that includes a 2-D resize layer that accepts a reference input feature map.

图层= [imageInputlayer（[32 32 3]，'姓名'那'image'的）resize2dlayer.（'EnableReferenceInput'，真的，'姓名'那'resize'的）]

layers = 2x1 Layer array with layers: 1 'image' Image Input 32x32x3 images with 'zerocenter' normalization 2 'resize' Resize nnet.cnn.layer.Resize2DLayer

创建一个layerGraph。2-D调整层的第一个输入自动连接到图像输入层的输出。

lgraph = layerGraph(layers);

连接'ref'将2-D的输入调整为通过使用使用的图层的输出，该图层提供参考特征映射的图层connectLayers功能。This example shows a trivial connection in which the'ref'输入也连接到图像输入层的输出。

Lgraph = ConnectLayers（Lapraphay，'image'那'调整大小/ ref'的）;

Create 2-D Resize Layer with Bilinear Interpolation

Open Live Script

创建一个名为“Rescale0.5”的2-D调整大小层，均匀比例因子为0.5。指定插值方法作为双线性插值。

tillay = resize2dlayer（'Scale'那0.。5,'方法'那'双线性'那'姓名'那'Rescale0.5'的）

layer = Resize2DLayer with properties: Name: 'rescale0.5' Scale: [0.5000 0.5000] OutputSize: [] EnableReferenceInput: 0 Method: 'bilinear' GeometricTransformMode: 'half-pixel' NearestRoundingMode: 'round' Learnable Parameters No properties. State Parameters No properties. Show all properties

References

[1]开放神经网络交换。https://github.com/onnx/。

[2]ONNX。https://onnx.ai/。

扩展能力

GPU代码生成
Generate CUDA® code for NVIDIA® GPUs using GPU Coder™.

也可以看看

resize3dLayer|dlresize.|averagePooling2dLayer（深度学习工具箱）|transposedConv2dLayer（深度学习工具箱）|importONNXLayers（深度学习工具箱）

话题

Deep Learning in MATLAB（深度学习工具箱）
指定卷积神经网络的图层（深度学习工具箱）
深度学习层列表（深度学习工具箱）

在R2020B中介绍

resize2dlayer.

Description

创建

句法

Description

特性

Resize

`Scale`-调整输入大小的规模因子
2-element row vector of positive numbers

`输出`-Output size of resized input
正整数的2元素行向量

`EnableReferenceInput.`-添加参考功能映射作为输入
`错误的`or`0.`|`true`or`1`

`方法`-Interpolation method
`'nearest'`（默认）|`'双线性'`

`GeometricTransformMode.`-几何变换模式
`'半像素'`（默认）|`'asymmetric'`

`NearestRoundingMode`-最近邻插值的舍入模式
`'圆形的'`（默认）|`'floor'`|`'onnx-10'`

Layer

`姓名`-图层名称
`''`（默认）|字符向量|字符串标量

`NumInputs`-Number of inputs
1（默认）|2

`InputNames`-输入名称
`{'在'}`（默认）|`{'in'，'ref'}`

`numoutputs.`-产出数量
`1`（default)

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

Examples

创建2-D调整图层指定比例因子

创建2-D调整图层，图层指定输出大小

Create 2-D Resize Layer with Reference Port

Create 2-D Resize Layer with Bilinear Interpolation

References

扩展能力

GPU代码生成
Generate CUDA® code for NVIDIA® GPUs using GPU Coder™.

也可以看看

话题

图像处理工具箱文档

金宝app

Introducing Deep Learning with MATLAB

resize2dlayer.

Description

创建

句法

Description

特性

Resize

Scale-调整输入大小的规模因子2-element row vector of positive numbers

输出-Output size of resized input正整数的2元素行向量

EnableReferenceInput.-添加参考功能映射作为输入错误的or0.|trueor1

方法-Interpolation method'nearest'（默认）|'双线性'

GeometricTransformMode.-几何变换模式'半像素'（默认）|'asymmetric'

NearestRoundingMode-最近邻插值的舍入模式'圆形的'（默认）|'floor'|'onnx-10'

Layer

姓名-图层名称''（默认）|字符向量|字符串标量

NumInputs-Number of inputs1（默认）|2

InputNames-输入名称{'在'}（默认）|{'in'，'ref'}

numoutputs.-产出数量1（default)

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

Examples

创建2-D调整图层指定比例因子

创建2-D调整图层，图层指定输出大小

Create 2-D Resize Layer with Reference Port

Create 2-D Resize Layer with Bilinear Interpolation

References

扩展能力

GPU代码生成Generate CUDA® code for NVIDIA® GPUs using GPU Coder™.

也可以看看

话题

图像处理工具箱文档

金宝app

Introducing Deep Learning with MATLAB

`Scale`-调整输入大小的规模因子
2-element row vector of positive numbers

`输出`-Output size of resized input
正整数的2元素行向量

`EnableReferenceInput.`-添加参考功能映射作为输入
`错误的`or`0.`|`true`or`1`

`方法`-Interpolation method
`'nearest'`（默认）|`'双线性'`

`GeometricTransformMode.`-几何变换模式
`'半像素'`（默认）|`'asymmetric'`

`NearestRoundingMode`-最近邻插值的舍入模式
`'圆形的'`（默认）|`'floor'`|`'onnx-10'`

`姓名`-图层名称
`''`（默认）|字符向量|字符串标量

`NumInputs`-Number of inputs
1（默认）|2

`InputNames`-输入名称
`{'在'}`（默认）|`{'in'，'ref'}`

`numoutputs.`-产出数量
`1`（default)

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

GPU代码生成
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