ImagedataAugmenter.

配置图像数据增强

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描述

图像数据增强器配置图像增强的一组预处理选项，例如调整大小，旋转和反射。

这ImagedataAugmenter.被一个人使用AugmentedimageGedataStore.生成批次的增强图像。有关更多信息，请参阅使用随机几何变换的培训增强图像。

创建

句法

8月= imageDataAugmenter

八月= ImagedataAugmenter（姓名，价值）

描述

8月= imageDataAugmenter创造一个ImagedataAugmenter.对象的默认属性值与标识转换一致。

例子

八月= ImagedataAugmenter（名称，价值）使用要设置的名称-值对配置一组图像增强选项特性。您可以指定多个名称值对。将每个属性名称括在引号中。

特性

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`FillValue`-填写价值
数字标量|数值向量

填充值，用于在重新采样时定义出界点，指定为数字标量或数字向量。

如果增强图像是单通道，那么FillValue必须是标量。
如果增强的图像是多通道，那么FillValue可以是标量或长度等于输入图像的信道数的矢量。例如，如果输入图像是RGB图像，则FillValue可以是长度3的矢量。

对于灰度和彩色图像，默认填充值为0.。对于分类图像，默认填充值是一个' <定义> '标签和Trainnetwork.培训时忽略填充的像素。

例子:128.

`randxreflection.`-随机反射
`错误的`（默认）|`真正的`

左右方向的随机反射，指定为逻辑标量。什么时候randxreflection.是真正的（1），每个图像都以50％的概率水平反射。什么时候randxreflection.是错误的（0.），没有反映图像。

`randyreflection.`-随机反射
`错误的`（默认）|`真正的`

顶部底部方向的随机反射，指定为逻辑标量。什么时候randyreflection.是真正的（1），每个图像垂直反射，概率为50％。什么时候randyreflection.是错误的（0.），没有反映图像。

`RandRotation`-旋转范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

旋转范围，以度为单位应用于输入图像，指定为以下之一。

2-element数值向量。第二个元素必须大于或等于第一个元素。从指定间隔内随机从连续均匀分布中随机拾取旋转角度。
功能手柄。该函数必须接受否输入参数并将旋转角作为数字标量返回。使用函数手柄从不相交的间隔或使用不均匀的概率分布挑选旋转角度。有关功能句柄的更多信息，请参阅创建功能句柄。

默认情况下，增强图像未旋转。

例子:[-45 45]

`randscale.`-均匀标度范围
`[1 1]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

应用于输入图像的均匀（各向同性）缩放范围，指定为以下之一。

2-element数值向量。第二个元素必须大于或等于第一个元素。标度因子是在指定的区间内从连续均匀分布中随机选取的。
功能手柄。函数必须接受否输入参数并将比例因子返回为数字标量。使用函数句柄来从不相交的间隔或使用不均匀的概率分布来选择比例因子。有关功能句柄的更多信息，请参阅创建功能句柄。

默认情况下，未缩放增强图像。

例子:(0.5 - 4)

`RandXScale`-水平缩放范围
`[1 1]`（默认）|正数的2元素矢量|功能手柄

应用于输入图像的水平缩放范围，指定为下列之一。

2-element数值向量。第二个元素必须大于或等于第一个元素。从指定间隔内的连续均匀分布随机拾取水平刻度系数。
功能手柄。该函数必须接受无输入参数并将水平刻度因子返回为数字标量。使用功能手柄从不相交的间隔或使用不均匀的概率分布挑选水平缩放因子。有关功能句柄的更多信息，请参阅创建功能句柄。

默认情况下，增强图像未在水平方向上缩放。

笔记

如果您指定randscale.，然后ImagedataAugmenter.忽略了价值RandXScale在缩放图像时。

例子:(0.5 - 4)

`randyscale.`-垂直标度范围
`[1 1]`（默认）|正数的2元素矢量|功能手柄

应用于输入图像的垂直缩放范围，指定为以下之一。

2-element数值向量。第二个元素必须大于或等于第一个元素。垂直比例因子是在指定的区间内从连续均匀分布中随机选取的。
功能手柄。该函数必须接受否输入参数并将垂直比例因子返回为数字标量。使用功能手柄从不相交的间隔或使用不均匀的概率分布选择垂直缩放因子。有关功能句柄的更多信息，请参阅创建功能句柄。

默认情况下，增强图像不会在垂直方向缩放。

笔记

如果您指定randscale.，然后ImagedataAugmenter.忽略了价值randyscale.在缩放图像时。

例子:(0.5 - 4)

`兰德谢谢`-水平剪切范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

施加到输入图像的水平剪切范围，指定为以下之一。剪切以度为单位测量角度，并且在范围内（-90,90）。

2-element数值向量。第二个元素必须大于或等于第一个元素。水平剪切角是在指定的间隔内从连续均匀分布中随机选取的。
功能手柄。该函数必须接受否输入参数并将水平剪切角返回为数字标量。使用函数手柄从不相交的间隔或使用不均匀的概率分布挑选水平剪切角。有关功能句柄的更多信息，请参阅创建功能句柄。

默认情况下，增强图像不在水平方向上剪切。

例子:45 [0]

`randyshear.`-垂直剪切范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

应用于输入图像的垂直剪切的范围，指定为下列之一。剪切以度为单位测量角度，并且在范围内（-90,90）。

2-element数值向量。第二个元素必须大于或等于第一个元素。垂直剪切角是在指定的间隔内从连续均匀分布中随机选取的。
功能手柄。该函数必须接受无输入参数，并将垂直剪切角返回为数字标量。使用功能手柄从不相交的间隔或使用不均匀的概率分布挑选垂直剪切角。有关功能句柄的更多信息，请参阅创建功能句柄。

默认情况下，增强图像不在垂直方向上剪切。

例子:45 [0]

`RandXTranslation`-水平平移范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

应用于输入图像的水平平移范围，指定为下列之一。平移距离以像素为单位度量。

2-element数值向量。第二个元素必须大于或等于第一个元素。水平平移距离从指定间隔内的连续均匀分布随机拾取。
功能手柄。该函数必须接受否输入参数并将水平的翻译距离返回为数字标量。使用函数手柄从不相交的间隔或使用非均匀概率分布挑选水平平移距离。有关功能句柄的更多信息，请参阅创建功能句柄。

默认情况下，增强图像未在水平方向上翻译。

例子:[-5 5]

`RandyTranslation.`-垂直翻译范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

应用于输入图像的垂直平移范围，指定为下列之一。平移距离以像素为单位度量。

2-element数值向量。第二个元素必须大于或等于第一个元素。垂直平移距离从指定间隔内的连续均匀分布随机挑选。
功能手柄。该函数必须接受无输入参数并将垂直转换距离返回为数字标量。使用功能手柄从不相交的间隔或使用不均匀的概率分布挑选垂直翻译距离。有关功能句柄的更多信息，请参阅创建功能句柄。

默认情况下，增强图像未在垂直方向上翻译。

例子:[-5 5]

对象功能

`增加`	对多个图像应用相同的随机变换

例子

全部收缩

创建图像数据增强器以调整和旋转图像

打开生活的脚本

创建一个图像数据增强器，在培训之前预处理图像。该增强器在[0,360]度的范围内随机角度旋转图像，并通过随机缩放因子在[0.5,1]范围内进行大小进行调整图像。

upmmenter = imagedataAugmenter（......“RandRotation”，[0 360]，......'randscale'，[0.5 1]）

Augmenter = ImagedataAugmenter具有属性：Filevalue：0 RandXreflection：0 Randyreflection：0 RandRotation：[0 360] RANDSCALE：[0.5000 1] RANDXSCALE：[1] RANCYSCALE：[1] RANDXSHEAR：[0] RANDXSHEAR：[0 0]] randXtranslation：[0] RandyTranslation：[0 0]

使用图像数据增强器创建增强图像数据存储。增强图像数据存储还需要示例数据，标签和输出图像大小。

[xtrain，ytrain] = DigitTrain4darraydata;图像= [56 56 1];auimds = augmentedimageageataStore（图像化，Xtrain，Ytrain，'dataaugmentation'，增强者）

auimds = augmentedImageDatastore with properties: NumObservations: 5000 MiniBatchSize: 128 DataAugmentation: [1x1 imageDataAugmenter] ColorPreprocessing: 'none' OutputSize: [556 56] OutputSizeMode: 'resize' DispatchInBackground: 0

预览应用于图像数据存储中的前八个图像的随机转换。

minibatch =预览(auimds);imshow (imtile (minibatch.input));

图包含轴。轴包含类型图像的对象。

预览应用于同一组图像的不同随机转换。

minibatch =预览(auimds);imshow (imtile (minibatch.input));

图包含轴。轴包含类型图像的对象。

带有增强图像的列车网络

打开生活的脚本

利用增强图像数据训练卷积神经网络。数据增强有助于防止网络过度拟合和记忆训练图像的确切细节。

加载样本数据，由手写数字的合成图像组成。

[xtrain，ytrain] = DigitTrain4darraydata;

digitTrain4DArrayData将数字训练集加载为4-D阵列数据。XTrain.是28×28-by-1-5000阵列，其中：

图28是图像的高度和宽度。
1是通道的数量。
5000是手写数字合成图像的数量。

YTrain是一个包含每个观察标签的分类矢量。

留出1000个图像以进行网络验证。

idx = randperm（大小（xtrain，4），1000）;xvalidation = XTrain（：：：：，IDX）;XTrain（：：：：，idx）= [];YValidation = Ytrain（IDX）;Ytrain（IDX）= [];

创建一个ImagedataAugmenter.对象，该对象指定用于图像增强的预处理选项，如调整大小、旋转、平移和反射。随机将图像水平和垂直平移到三个像素，并旋转图像的角度高达20度。

imageaugmenter = imagedataAugmenter（......“RandRotation”，[ -  20,20]，......'randxtranslation'3 [3],......'randytranslation'3 [3])

imageAugmenter = imageDataAugmenter with properties: 0 RandXReflection: 0 RandYReflection: 0 RandRotation: [-20 20] RandScale: [1 1] RandXScale: [1 1] RandYScale: [1 1] RandXShear: [0 0] RandYShear: [0 0] RandXTranslation: [-3 3] RandYTranslation: [-3 3]

创建一个AugmentedimageGedataStore.用于网络训练的对象并指定图像输出大小。在培训期间，数据存储区执行图像增强并调整图像大小。数据存储区增强了图像而不将任何图像保存到内存。Trainnetwork.更新网络参数，然后丢弃增强图像。

图像= [28 28 1];Augimds = AugmentedimageDataStore（图像化，Xtrain，Ytrain，'dataaugmentation'，imageaugmender）;

指定卷积神经网络架构。

[imageInputLayer(imageSize)] = [imageInputLayer(imageSize)]'填充'那“相同”maxPooling2dLayer(2，'走吧'2) convolution2dLayer(16日'填充'那“相同”maxPooling2dLayer(2，'走吧'，2）卷积2dlayer（3,32，'填充'那“相同”) batchNormalizationLayer relullayer fulllyconnectedlayer (10) softmaxLayer classificationLayer];

为带动量的随机梯度下降指定训练选项。

选择=培训选项（'sgdm'那......'maxepochs'15，......'洗牌'那“every-epoch”那......'plots'那'培训 - 进步'那......'verbose'假的,......“ValidationData”，{xvalidation，yvalidation}）;

训练网络。由于验证图像未增强，所以验证精度高于训练精度。

net = trainnetwork（augimds，图层，选择）;

提示

要预览应用于示例图像的转换，请使用增加功能。
要在培训期间执行图像增强，请创建一个AugmentedimageGedataStore.并通过使用使用的预处理选项'dataaugmentation'名称-值对ImagedataAugmenter.。增强图像数据存储自动将随机转换应用于培训数据。

也可以看看

AugmentedimageGedataStore.|imageInputlayer.|Trainnetwork.

话题

在R2017B中介绍

ImagedataAugmenter.

描述

创建

句法

描述

特性

`FillValue`-填写价值
数字标量|数值向量

`randxreflection.`-随机反射
`错误的`（默认）|`真正的`

`randyreflection.`-随机反射
`错误的`（默认）|`真正的`

`RandRotation`-旋转范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`randscale.`-均匀标度范围
`[1 1]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`RandXScale`-水平缩放范围
`[1 1]`（默认）|正数的2元素矢量|功能手柄

`randyscale.`-垂直标度范围
`[1 1]`（默认）|正数的2元素矢量|功能手柄

`兰德谢谢`-水平剪切范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`randyshear.`-垂直剪切范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`RandXTranslation`-水平平移范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`RandyTranslation.`-垂直翻译范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

对象功能

例子

创建图像数据增强器以调整和旋转图像

带有增强图像的列车网络

提示

也可以看看

话题

深度学习工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

ImagedataAugmenter.

描述

创建

句法

描述

特性

FillValue-填写价值数字标量|数值向量

randxreflection.-随机反射错误的（默认）|真正的

randyreflection.-随机反射错误的（默认）|真正的

RandRotation-旋转范围[0 0]（默认）|2元数字矢量|功能手柄

randscale.-均匀标度范围[1 1]（默认）|2元数字矢量|功能手柄

RandXScale-水平缩放范围[1 1]（默认）|正数的2元素矢量|功能手柄

randyscale.-垂直标度范围[1 1]（默认）|正数的2元素矢量|功能手柄

兰德谢谢-水平剪切范围[0 0]（默认）|2元数字矢量|功能手柄

randyshear.-垂直剪切范围[0 0]（默认）|2元数字矢量|功能手柄

RandXTranslation-水平平移范围[0 0]（默认）|2元数字矢量|功能手柄

RandyTranslation.-垂直翻译范围[0 0]（默认）|2元数字矢量|功能手柄

对象功能

例子

创建图像数据增强器以调整和旋转图像

带有增强图像的列车网络

提示

也可以看看

话题

深度学习工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

`FillValue`-填写价值
数字标量|数值向量

`randxreflection.`-随机反射
`错误的`（默认）|`真正的`

`randyreflection.`-随机反射
`错误的`（默认）|`真正的`

`RandRotation`-旋转范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`randscale.`-均匀标度范围
`[1 1]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`RandXScale`-水平缩放范围
`[1 1]`（默认）|正数的2元素矢量|功能手柄

`randyscale.`-垂直标度范围
`[1 1]`（默认）|正数的2元素矢量|功能手柄

`兰德谢谢`-水平剪切范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`randyshear.`-垂直剪切范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`RandXTranslation`-水平平移范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄

`RandyTranslation.`-垂直翻译范围
`[0 0]`（默认）|2元数字矢量|功能手柄