主要内容

resize3dLayer

三维调整图层

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描述

3-D调整大小层根据比例因子调整3-D输入的大小，调整到指定的高度、宽度和深度，或者调整到参考输入特征映射的大小。使用这一层需要深度学习工具箱™。

创建

语法

图层= resize3dLayer('缩放'，缩放)
图层= resize3dLayer('OutputSize'， OutputSize)
layer = resize3dLayer('EnableReferenceInput'，tf)
层= resize3dLayer(___、名称、值)

描述

例子

图层= resize3dLayer('缩放'，缩放)创建一个三维调整图层，并设置规模属性指定的比例因子规模．

例子

图层= resize3dLayer('OutputSize'， OutputSize)创建一个三维调整图层，并设置OutputSize属性指定的高度、宽度和深度outputSize．

例子

layer = resize3dLayer('EnableReferenceInput'，tf)创建一个三维调整图层，并设置EnableReferenceInput属性指定的布尔值特遣部队．当您将值指定为时真正的，该层添加一个额外的输入，该输入接受一个参考特征映射，并将输入的大小调整为参考特征映射的大小。

例子

层= resize3dLayer(___，名称,值）还设置了可选的方法，GeometricTransformMode，NearestRoundingMode,的名字使用名称-值对参数的属性。可以指定多个名称-值对参数。将每个属性名用单引号括起来。

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

属性

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调整

缩放因子用于调整输入的大小，指定为3个元素的正数行向量。比例因子分别用于行、列和面尺寸。在创建层时，您可以指定规模作为标量，对所有维度使用相同的值。

调整大小的输入的输出大小，指定为形式为[的正整数的3元素行向量nrowsncolsnplanes］．您可以指定两个元素为NaN，在这种情况下，该层自动计算值以保留输入的纵横比。

将引用特征映射作为输入添加到层，指定为数字的或逻辑的0（假)或1（真正的）．当您将值指定为时真正的，该层调整输入的高度、宽度和深度，以匹配参考特征图的高度、宽度和深度。调整大小操作不会改变输入的通道数。

当您启用引用特性映射时，层的输入具有名称“三机”而且“ref”,在那里“ref”引用特性映射的名称。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)．

插补方法，指定为“最近的”对于最近邻插值或“三”用于三线性插值。

将点从输入空间映射到输出空间的几何转换模式，指定为“half-pixel”或“不对称”．

最近邻插补的舍入模式，指定为下列之一。

  • “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，此属性有效方法属性是“最近的”．

层

层名，指定为字符向量或字符串标量。为层数组输入时，trainNetwork(深度学习工具箱)，assembleNetwork(深度学习工具箱)，layerGraph(深度学习工具箱),dlnetwork(深度学习工具箱)函数自动为具有该名称的层分配名称”．

数据类型:字符|字符串

层的输入数量，指定为1当EnableReferenceInput属性是假或2当EnableReferenceInput属性是真正的．

数据类型:双

输入层的名称，指定为{'在'}当EnableReferenceInput属性是假或{“在”,“ref”}当EnableReferenceInput属性是真正的．

数据类型:细胞

此属性是只读的。

层的输出数量。这个图层只有一个输出。

数据类型:双

此属性是只读的。

输出层的名称。这个图层只有一个输出。

数据类型:细胞

例子

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打开实时脚本

创建一个三维调整图层。指定水平和垂直比例因子2的深度比例因子4．

层= resize3dLayer(“规模”，[2 2 4])
Name: " Scale: [2 2 4] OutputSize: [] EnableReferenceInput: 0 Method: 'nearest' GeometricTransformMode: 'half-pixel' NearestRoundingMode: 'round' Learnable Parameters无属性。状态参数无属性。显示所有属性
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创建一个名为'resize224'的3-D调整图层，输出大小为[224 224 224]。

层= resize3dLayer(“OutputSize”，[224 224 224]，“名字”，“resize224”）
layer = Resize3DLayer with properties: Name: 'resize224' Scale: [] OutputSize: [224 224 224] EnableReferenceInput: 0 Method: 'nearest' GeometricTransformMode: 'half-pixel' NearestRoundingMode: 'round' Learnable Parameters无属性。状态参数无属性。显示所有属性

这个例子使用了:

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创建一个层数组，其中包括一个接受参考输入特征映射的3-D调整大小层。

图层= [image3dInputLayer([32 32 32 3]，“名字”，“图像”) resize3dLayer (“EnableReferenceInput”,真的,“名字”，“调整”）]
图层数组:1 'image' 3-D图像输入32x32x32x3图像与'zerocenter'归一化2 'resize'调整nnet.cnn.layer.Resize3DLayer

创建一个layerGraph．三维调整大小层的第一输入自动连接到三维图像输入层的输出。

lgraph = layerGraph(图层);

连接“ref”属性将3-D调整层的输入转换为提供参考特征映射的层的输出connectLayers函数。此示例显示了一个普通连接，其中“ref”输入端还连接到三维图像输入层的输出端。

lgraph = connectLayers(“图像”，“调整/ ref”）;
打开实时脚本

创建一个名为“rescale0.5”的三维调整图层，使用统一的缩放因子0.5。指定插补方法为三线性插补。

层= resize3dLayer(“规模”, 0.5,“方法”，“三”，“名字”，“rescale0.5”）
layer = Resize3DLayer with properties: Name: 'rescale0.5' Scale: [0.5000 0.5000 0.5000] OutputSize: [] EnableReferenceInput: 0 Method: ' trillinear ' GeometricTransformMode: 'half-pixel' NearestRoundingMode: 'round' Learnable Parameters无属性。状态参数无属性。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/．

版本历史

R2020b中介绍

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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)

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