resize3dLayer

3-D调整层

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描述

3-D调整层的大小将3-D通过比例因子调整为3-D输入，指定高度，宽度和深度，或参考输入特征映射的大小。使用该层需要深度学习工具箱™。

创建

句法

tillay = resize3dlayer（'scale'，scale）

层= resize3dLayer (OutputSize, OutputSize)

层= resize3dLayer (EnableReferenceInput, tf)

层= resize3dLayer (___、名称、值)

描述

例子

tillay = resize3dlayer（'scale'，scale）创建一个3-D调整层并设置规模属性指定的比例因子规模．

例子

层= resize3dLayer (OutputSize, OutputSize)创建一个3-D调整层并设置输出属性具有高度，宽度和深度指定的输出．

例子

层= resize3dLayer (EnableReferenceInput, tf)创建一个3-D调整层并设置EnableReferenceInput.属性的布尔值TF.．当你指定值为真正的，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

层= resize3dLayer (___那名称,值的）还设置可选方法那GeometricTransformMode.那NearestRoundingMode,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。

例子:图层= resize3dLayer('OutputSize'，[128 128 36]，'Method'，'trilinear')创建一个3-D调整大小层，使用三线性插值将输入大小调整为128 × 128 × 36像素

特性

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调整

`规模`-调整输入大小的规模因子
3元素行矢量的正数

调整输入大小的规模因子，指定为正数的3元素行向量。比例因子分别用于行，列和平面尺寸。创建图层时，可以指定规模作为标量，对所有维度使用相同的值。

`输出`-调整大小的输入的输出大小
3个元素行向量的正整数

调整大小输入的输出大小，指定为表单的正整数的3元素行向量[批号尼尔斯nplanes]。您可以将两个元素指定为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`或`0.`|`真正的`或`1`

添加参考特征图作为输入层，指定为数字的或逻辑的0.（错误的)或1（真正的）.．当你指定值为真正的，该图层调整输入的高度，宽度和深度以匹配参考功能映射的高度，宽度和深度。调整大小操作不会改变输入的通道数。

当您启用一个参考特征图时，该层的输入就有了名称'in1'和'ref',在那里'ref'是参考特征图的名称。当通过使用连接或断开层时使用输入名称connectLayers（深度学习工具箱）或disconnectLayers（深度学习工具箱）．

`方法`-插值法
`“最近的”`（默认）|`'triilinear'`

插值方法，指定为“最近的”为最近邻插值或'triilinear'用于三线性插值。

`GeometricTransformMode.`-几何变换模式
`'半像素'`（默认）|`“不对称”`

将点从输入空间映射到输出空间的几何转换模式，指定为'半像素'或“不对称”．

`NearestRoundingMode`-最近邻插值的舍入模式
`'圆形的'`（默认）|`“地板”`|`“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^®轮函数。
“地板”-使用与MATLAB相同的舍入行为地板上函数。
“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。

此属性有效方法属性是“最近的”．

层

`姓名`-图层名称
`''`（默认）|字符向量|字符串标量

图层名称，指定为字符向量或字符串标量。要在图层图中包含一个图层，必须指定非空闲，唯一的图层名称。如果您使用该图层培训系列网络姓名被设置为''，然后软件在训练时自动为该层分配一个名称。

数据类型：字符|细绳

`NumInputs`-输入数量
1（默认）|2

图层的输入数，指定为1当EnableReferenceInput.属性是错误的或2当EnableReferenceInput.属性是真正的．

数据类型：双

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

输入层的名称，指定为{'在'}当EnableReferenceInput.属性是错误的或{'in'，'ref'}当EnableReferenceInput.属性是真正的．

数据类型：细胞

`numoutputs.`-产出数量
1(默认)

层输出的数量。这一层只有一个输出。

数据类型：双

`OutputNames`-输出的名字
`{'出去'}`(默认)

输出层的名称。这一层只有一个输出。

数据类型：细胞

例子

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创建3-D调整图层指定比例因子

打开生活的脚本

创建一个3d调整图层。指定的水平和垂直比例因子2和一个深度比例因子4.．

层= resize3dLayer (“规模”，[2 2 4]）

layer =带有属性的大小3dlayer：name：''scale：[2 2 4]输出：[] EnableRefirewInput：0方法：'最近'GeometricTransformMode：'Halfi-Pixel'EstegyRoundingMode：'Round'显示所有属性

创建3-D调整图层指定输出大小

打开生活的脚本

创建一个3d调整大小图层，命名为resize224，输出大小为[224 224 224]。

层= resize3dLayer ('输出'(224 224 224),'姓名'那'resize224'的）

layer = Resize3DLayer with properties: Name: 'resize224' Scale: [] OutputSize: [224 224 224] EnableReferenceInput: 0 Method: 'nearest' GeometricTransformMode: 'half-pixel' neararestroundingmode: 'round'显示所有属性

使用参考端口创建3-D调整图层

这个示例使用:

打开生活的脚本

创建一个图层数组，其中包括3-D调整层的大小，该层接受参考输入要素映射。

图层= [image3dinputlayer（[32 32 32 3]，'姓名'那“图像”) resize3dLayer ('EnableReferenceInput'，真的，'姓名'那“调整”)]

1 'image' 3-D image Input 32x32x32x3 images with 'zerocenter' normalization 2 'resize' resize net.cnn. Layer . resize3dlayer

创建一个layerGraph．所述3d调整大小层的第一个输入自动连接到所述3d图像输入层的输出。

lgraph = layerGraph(层);

连接'ref'输入3-D调整层大小将通过使用使用的图层的输出提供参考特征映射connectLayers函数。这个例子显示了一个简单的连接，其中'ref'输入也连接到3-D图像输入层的输出。

Lgraph = ConnectLayers（Lapraphay，“图像”那'调整大小/ ref'）;

使用TriLINEAR插值创建3-D调整层大小

打开生活的脚本

创建一个名为“rescale0.5”的3-D调整大小层，其统一比例系数为0.5。指定插值方法为三线性插值。

层= resize3dLayer (“规模”, 0.5,'方法'那'triilinear'那'姓名'那'Rescale0.5'的）

layer = Resize3DLayer with properties: Name: 'rescale0.5' Scale: [0.5000 0.5000 0.5000] OutputSize: [] EnableReferenceInput: 0 Method: 'trilinear' GeometricTransformMode: 'half-pixel' neararestroundingmode: 'round'显示所有属性

参考文献

［1］开放神经网络交换．https://github.com/onnx/．

[2]ONNX．https://onnx.ai/．

也可以看看

dlresize.|resize2dlayer.|普通Pooling3dlayer.（深度学习工具箱）|importONNXLayers（深度学习工具箱）|transposedConv3dLayer（深度学习工具箱）

话题

MATLAB中的深度学习（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

resize3dLayer

描述

创建

句法

描述

特性

调整

`规模`-调整输入大小的规模因子
3元素行矢量的正数

`输出`-调整大小的输入的输出大小
3个元素行向量的正整数

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

`方法`-插值法
`“最近的”`（默认）|`'triilinear'`

`GeometricTransformMode.`-几何变换模式
`'半像素'`（默认）|`“不对称”`

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

层

`姓名`-图层名称
`''`（默认）|字符向量|字符串标量

`NumInputs`-输入数量
1（默认）|2

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

`numoutputs.`-产出数量
1(默认)

`OutputNames`-输出的名字
`{'出去'}`(默认)

例子

创建3-D调整图层指定比例因子

创建3-D调整图层指定输出大小

使用参考端口创建3-D调整图层

使用TriLINEAR插值创建3-D调整层大小

参考文献

也可以看看

话题

图像处理工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

resize3dLayer

描述

创建

句法

描述

特性

调整

规模-调整输入大小的规模因子3元素行矢量的正数

输出-调整大小的输入的输出大小3个元素行向量的正整数

EnableReferenceInput.-添加参考功能映射作为输入错误的或0.|真正的或1

方法-插值法“最近的”（默认）|'triilinear'

GeometricTransformMode.-几何变换模式'半像素'（默认）|“不对称”

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

层

姓名-图层名称''（默认）|字符向量|字符串标量

NumInputs-输入数量1（默认）|2

InputNames-输入名称{'在'}（默认）|{'in'，'ref'}

numoutputs.-产出数量1(默认)

OutputNames-输出的名字{'出去'}(默认)

例子

创建3-D调整图层指定比例因子

创建3-D调整图层指定输出大小

使用参考端口创建3-D调整图层

使用TriLINEAR插值创建3-D调整层大小

参考文献

也可以看看

话题

图像处理工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

`规模`-调整输入大小的规模因子
3元素行矢量的正数

`输出`-调整大小的输入的输出大小
3个元素行向量的正整数

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

`方法`-插值法
`“最近的”`（默认）|`'triilinear'`

`GeometricTransformMode.`-几何变换模式
`'半像素'`（默认）|`“不对称”`

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

`姓名`-图层名称
`''`（默认）|字符向量|字符串标量

`NumInputs`-输入数量
1（默认）|2

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

`numoutputs.`-产出数量
1(默认)

`OutputNames`-输出的名字
`{'出去'}`(默认)