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dlresize

调整的空间维度dlarray对象

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语法

Y = dlresize (X,规模,规模)
Y = dlresize (X, OutputSize, OutputSize)
Y = dlresize (___、名称、值)

描述

例子

Y= dlresize (X“规模”,规模)调整的空间维度dlarray对象X由一个比例因子规模。

这个函数需要深度学习工具箱™。

Y= dlresize (X“OutputSize”,outputSize)调整的空间维度dlarray对象X这空间维度的大小是相等的outputSize。

Y= dlresize (___,名称,值)调整使用名称-值对的调整操作参数。如果X不是一个格式化的dlarray,那么你必须指定DataFormat名称-值对的论点。

例子

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这个示例使用:

打开生活的脚本

读一个RGB图像。

一个= imread (“peppers.png”);

将图像转换为数据类型单中使用的dlarray。然后,创建一个dlarray包含输入图像。

= im2single ();dlarrayA = dlarray (,SSC的);

重新调节dlarray垂直的1.5倍。

dlarrayB = dlresize (dlarrayA,“规模”(1.5 - 1));

提取的图像数据的大小dlarrayB通过使用extractdata(深度学习工具箱)函数。

B = extractdata (dlarrayB);

显示原始的蒙太奇和缩放图像。

蒙太奇({A、B},“ThumbnailSize”、大小(B (1 2)),…“BorderSize”10“写成BackgroundColor”,“白色”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个类型的对象的形象。

输入参数

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深度学习数组大小,指定为一个dlarray(深度学习工具箱)对象。

比例因子来调整输入,指定为一个正数或正数的向量长度等于空间维度的数量X。如果规模是一个标量,然后呢dlresize适用于相同的比例因子空间维度。

输出的大小调整输入,指定为一个向量的正整数长度等于空间维度的数量X。您可以指定一个元素一个正整数并指定其他元素如南,在这种情况下,层计算其他元素自动保存输入的长宽比。

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:“方法”,线性的

尺寸标签的输入dlarray对象X,指定为逗号分隔两人组成的“DataFormat”和一个字符串标量或特征向量。每个字符必须是其中一个标签:

  • 年代——空间

  • C——频道

  • B——批观测

  • T——时间和顺序

  • U——未指明的

如果X不是一个格式化的dlarray,那么你必须指定DataFormat名称-值对的论点。有关更多信息,请参见dlarray(深度学习工具箱)。

例子:SSC的显示数组有两个空间维度和一个通道尺寸,适合二维RGB图像数据。

插值方法,指定为逗号分隔组成的“方法”和“最近的”最近邻插值或“线性”双线性插值。

几何变换模式映射点从输入空间到输出空间,指定为逗号分隔组成的“GeometricTransformMode”和“half-pixel”或“非对称”。

舍入为最近邻插值模式,指定为逗号分隔组成的“NearestRoundingMode”和一个以下。

  • “圆”——使用相同的舍入行为MATLAB®轮函数。

  • “地板”——使用相同的舍入行为MATLAB地板上函数。

  • “onnx-10”——复制的调整行为ONNX™(打开神经网络交换)opset 10调整算子。

当你使用这个参数指定方法作为“最近的”。

输出参数

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深度学习数组大小,作为一个返回dlarray(深度学习工具箱)对象。

扩展功能

版本历史

介绍了R2020b

另请参阅

(深度学习工具箱)|(深度学习工具箱)|(深度学习工具箱)