主要内容

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resize2dLayer

2次元サie浏览器ズ変更層

説明

2次元サイズ変更層は,スケール係数による2次元入力のサイズ変更,または指定された高さと幅への2次元入力のサイズ変更を行います。この層を使用するには深度学习工具箱™が必要です。

作成

説明

层= resize2dLayer('缩放',规模は,2次元サズ変更層を作成し,规模プロパティを规模で指定されたスケ,ル係数に設定します。

层= resize2dLayer('OutputSize',outputSizeは,2次元サズ変更層を作成し,OutputSizeプロパティをoutputSizeで指定された高さと幅に設定します。

层= resize2dLayer(___名称,值は,名前と値のペアの引数を使用して,オプションの方法GeometricTransformModeNearestRoundingMode,および的名字の各プロパティを設定します。複数の名前と値のペアの引数を指定できます。各プロパティ名を一重引用符で囲みます。

プロパティ

すべて展開する

サ@ @ズ変更

入力をサ▪▪ズ変更するスケ▪▪ル係数。正の数値の2要素の行ベクトルとして指定します。スケ,ル係数はそれぞれ行と列の次元用です。層を作成する場合,规模をスカラ,として指定して,両方の次元に同じ値を使用できます。

サ▪▪ズ変更した入力の出力サ▪▪ズ。[nrows ncols]形式の正の整数の2要素行ベクトルとして指定します。1の要素をNaNとして指定できます。その場合,層は値を自動的に計算し,入力の縦横比を維持します。

内挿法。最近傍内挿では“最近的”,双一次内挿では双线性的を指定します。

入力空間から出力空間へ点をマッピングする幾何学的変換モ,ド。“half-pixel”または“不对称”として指定します。

最近傍内挿の丸めモ,ド。“圆”または“onnx-10”として指定します。値“圆”はMATLAB®の丸め関数と同じ丸め動作を使用します。値“onnx-10”はONNX™(打开神经网络交换)opset 10调整演算子と同じサイズ変更動作を再現します。

このプロパティは,方法プロパティが“最近的”である場合に有効です。

層の名前。文字ベクトルまたは字符串スカラ,として指定します。層グラフに層を含めるには、空ではない一意の層の名前を指定しなければなりません。この層が含まれる系列ネットワークに学習させて的名字に設定すると,学習時に層に名前が自動的に割り当てられます。

デ,タ型:字符|字符串

層の入力の数。この層は単一の入力のみを受け入れます。

デ,タ型:

層の入力名。この層は単一の入力のみを受け入れます。

デ,タ型:细胞

層の出力の数。この層には単一の出力のみがあります。

デ,タ型:

層の出力名。この層には単一の出力のみがあります。

デ,タ型:细胞

すべて折りたたむ

水平方向のスケル係数が2、垂直方向のスケル係数が4の2次元サズ変更層を作成します。

层= resize2dLayer(“规模”(2 - 4))
layer = Resize2DLayer with properties: Name: " Scale: [2 4] OutputSize: [] Method: 'nearest' GeometricTransformMode: 'half-pixel' NearestRoundingMode: 'round'显示所有属性

名前がresize224,出力サイズが[224 - 224]の2次元サイズ変更層を作成します。

层= resize2dLayer(“OutputSize”(224 224),“名字”“resize224”
layer = Resize2DLayer with properties: Name: 'resize224' Scale: [] OutputSize: [224 224] Method: 'nearest' GeometricTransformMode: '半像素' NearestRoundingMode: 'round'显示所有属性

名前がrescale0.5,スケール係数が一律0.5の2次元サイズ変更層を作成します。内挿法を双一次内挿として指定します。

层= resize2dLayer(“规模”, 0.5,“方法”双线性的“名字”“rescale0.5”
Name: 'rescale0.5' Scale: [0.5000 0.5000] OutputSize: [] Method: 'bilinear' GeometricTransformMode: 'half-pixel' NearestRoundingMode: 'round'显示所有属性

参照

[1]开放神经网络交换。https://github.com/onnx/

[2] ONNX。https://onnx.ai/

参考

||(深度学习工具箱)|(深度学习工具箱)|(深度学习工具箱)

トピック

R2020bで導入