主要内容

crop2dLayer

二维作物层

在第页中展开全部

描述

2-D作物层应用2-D裁剪输入。

这一层有两个输入:

  • “在”-将被裁剪的要素地图

  • “ref”-用于确定尺寸的参考层[身高宽度]产量的

创建此层后，可以将其添加到layerGraph在层之间建立串行连接。要将裁剪层连接到其他层，请调用connectLayers并指定输入名称。的connectLayers函数返回已连接的分层图对象已准备好训练网络。

创造

语法

图层=crop2dLayer（模式）
图层=crop2dLayer（位置）
图层=crop2dLayer(___，'Name'，Name）

描述

图层=crop2dLayer(模式)返回一个裁剪输入特征图的层，并设置模式所有物

图层=crop2dLayer(地方)返回使用矩形窗口裁剪输入要素贴图的图层，并设置地方属性，该属性指示窗口的位置。

实例

图层=crop2dLayer(___，'Name'，Name）创建用于裁剪的图层并设置可选的名称所有物

性质

全部展开

裁剪模式，指定为“中心作物”或“习俗”.

模式 描述
“中心作物” 裁剪窗口的位置是输入要素地图的中心。
“习俗” 裁剪窗口的位置基于地方属性时自动设置此值地方属性指定为2元素行向量。

数据类型：烧焦

裁剪窗口位置，指定为“自动”或者是一个2元素的行向量。

地方 描述

格式中的2元素行向量[xY]

裁剪窗口的左上角位于该位置[xY]的输入特征图。x表示水平方向上的位置Y是垂直方向。
“自动” 裁剪窗口位于输入要素图的中心。当模式属性指定为“中心作物”.

层名，指定为字符向量或字符串标量。为层数组输入列车网络,assembleNetwork,layerGraph,数据链路网络函数自动为层分配名称名称着手''.

数据类型：烧焦|一串

层的输入数。该层有两个输入。

数据类型：双重的

输入层的名称。此层有两个输入，分别为“在”和“ref”.

数据类型：单间牢房

此属性是只读的。

层的输出数。此层只有一个输出。

数据类型：双重的

此属性是只读的。

输出层的名称。这一层只有一个输出。

数据类型：单间牢房

例子

全部崩溃

打开生活的脚本

创建二维裁剪层，并使用layerGraph对象。

创建图层。

层=[imageInputLayer（[32 3]，“姓名”,“图像”)crop2dLayer(“中心作物”,“姓名”,“作物”)]
Layer = 2x1 Layer array with layers: 1 'image' image Input 32x32x3 images with 'zerocenter' normalization 2 'crop' crop 2D center crop

创建一个layerGraph.第一次输入crop2dLayer自动连接到图像输入层的第一个输出。

lgraph=图层Graph（图层）
lgraph = LayerGraph with properties: Layers: [2x1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [1x2 table] InputNames: {'image'} OutputNames: {1x0 cell}

将图像输入层连接到“参考号”二维裁剪层的输入。

lgraph=连接层（lgraph，“图像”,“作物/参考”)
lgraph = LayerGraph with properties: Layers: [2x1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [2x2 table] InputNames: {'image'} OutputNames: {1x0 cell}

扩展能力

C/C++代码生成
使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.

GPU代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

另见

（计算机视觉工具箱）||（计算机视觉工具箱）|（计算机视觉工具箱）|（计算机视觉工具箱）||（计算机视觉工具箱）|（计算机视觉工具箱）

话题

在R2017b中引入

深度学习工具箱文档

万博1manbetx

用MATLAB引入深度学习

用MATLAB引入深度学习

下载电子书