主要内容

dlresize

的空间维度调整大小dlarray对象

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语法

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

描述

例子

Y= dlresize (X“规模”,规模）控件的空间维度大小dlarray对象X通过一个比例因子规模．

此功能需要深度学习工具箱™。

Y= dlresize (X“OutputSize”,outputSize）控件的空间维度大小dlarray对象X所以空间维度的大小等于outputSize．

Y= dlresize (___，名称,值）使用名称-值对参数调整大小调整操作。如果X不是格式化的dlarray，则必须指定DataFormat名称-值对参数。

例子

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这个例子使用了:

打开实时脚本

读取RGB图像。

A = imread(“peppers.png”）;

将图像转换为数据类型单用于dlarray．然后，创建一个dlarray包含输入图像。

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

重新调节dlarray垂直方向是1.5倍。

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

从调整大小的文件中提取图像数据dlarrayB通过使用extractdata(深度学习工具箱)函数。

B = extractdata(dlarrayB);

显示原始和调整大小的图像作为蒙太奇。

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

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

输入参数

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深度学习数组的大小，指定为dlarray(深度学习工具箱)对象。

缩放因子用于调整输入的大小，指定为长度等于空间维度数的正数或正数向量X．如果规模是标量吗dlresize对所有空间维度应用相同的比例因子。

调整大小的输入的输出大小，指定为长度等于空间维数的正整数向量X．您可以将一个元素指定为正整数，并将其他元素指定为NaN，在这种情况下，该层自动计算其他元素以保留输入的纵横比。

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

在R2021a之前，使用逗号分隔每个名称和值，并将其括起来的名字在报价。

例子:“方法”,线性的

输入的尺寸标签dlarray对象X，指定为逗号分隔的对，由“DataFormat”和一个字符串标量或字符向量。每个字符必须是以下标签之一:

  • 年代——空间

  • C——频道

  • B-批量观察

  • T-时间或顺序

  • U——未指明的

如果X不是格式化的dlarray，则必须指定DataFormat名称-值对参数。有关更多信息，请参见dlarray(深度学习工具箱)．

例子:SSC的表示阵列具有两个空间维度和一个通道维度，适用于二维RGB图像数据。

插补方法，指定为由逗号分隔的对组成“方法”而且“最近的”对于最近邻插值或“线性”用于双线性插值。

几何变换模式将点从输入空间映射到输出空间，指定为逗号分隔的对，由“GeometricTransformMode”而且“half-pixel”或“非对称”．

最近邻插值的舍入模式，指定为逗号分隔的对，由“NearestRoundingMode”下面是其中之一。

  • “圆”-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”-重现ONNX™(Open Neural Network Exchange) opset 10 Resize操作符的调整大小行为。

属性时使用此参数方法作为“最近的”．

输出参数

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调整深度学习数组的大小，返回为dlarray(深度学习工具箱)对象。

扩展功能

版本历史

R2020b中介绍

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)