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resize2dLayer

2 次元サイズ変更層

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 Deep Learning Toolbox™ が必要です。

作成

構文

layer = resize2dLayer('Scale',scale)

layer = resize2dLayer('OutputSize',outputSize)

layer = resize2dLayer(___,Name,Value)

説明

layer = resize2dLayer('Scale',scale) は、2 次元サイズ変更層を作成し、Scale プロパティを scale で指定されたスケール係数に設定します。

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

layer = resize2dLayer(___,Name,Value) は、名前と値のペアの引数を使用して、オプションの Method、GeometricTransformMode、NearestRoundingMode、および Name 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

サイズ変更

Scale — 入力をサイズ変更するスケール係数

正の数値の 2 要素の行ベクトル

入力をサイズ変更するスケール係数。正の数値の 2 要素の行ベクトルとして指定します。スケー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、Scale をスカラーとして指定して、両方の次元に同じ値を使用できます。

OutputSize — サイズ変更した入力の出力サイズ

正の整数の 2 要素の行ベクトル

サイズ変更した入力の出力サイズ。[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 つの要素を 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。

Method — 内挿法

'nearest' (既定値) | 'bilinear'

内挿法。最近傍内挿では 'nearest'、双一次内挿では 'bilinear' を指定します。

GeometricTransformMode — 幾何学的変換モード

'half-pixel' (既定値) | 'asymmetric'

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ード。'half-pixel' または 'asymmetric' として指定します。

NearestRoundingMode — 最近傍内挿の丸めモード

'round' (既定値) | 'onnx-10'

最近傍内挿の丸めモード。'round' または 'onnx-10' として指定します。値 'round' 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™ (Open Neural Network Exchange) opset 10 Resize 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、Method プロパティが 'nearest' である場合に有効です。

層

Name — 層の名前

'' (既定値) | 文字ベクトル | string スカラー

層の名前。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。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 Name を '' 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。

データ型: char | string

NumInputs — 入力の数

1 (既定値)

層の入力の数。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: double

InputNames — 入力名

{'in'} (既定値)

層の入力名。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: cell

NumOutputs — 出力の数

1 (既定値)

層の出力の数。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: double

OutputNames — 出力名

{'out'} (既定値)

層の出力名。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: cell

例

スケール係数を指定した 2 次元サイズ変更層の作成

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

layer = resize2dLayer('Scale',[2 4])

layer = 
  Resize2DLayer with properties:

                      Name: ''
                     Scale: [2 4]
                OutputSize: []
                    Method: 'nearest'
    GeometricTransformMode: 'half-pixel'
       NearestRoundingMode: 'round'

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出力サイズを指定した 2 次元サイズ変更層の作成

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。

layer = resize2dLayer('OutputSize',[224 224],'Name','resize224')

layer = 
  Resize2DLayer with properties:

                      Name: 'resize224'
                     Scale: []
                OutputSize: [224 224]
                    Method: 'nearest'
    GeometricTransformMode: 'half-pixel'
       NearestRoundingMode: 'round'

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双一次内挿を使用した 2 次元サイズ変更層の作成

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。

layer = resize2dLayer('Scale',0.5,'Method','bilinear','Name','rescale0.5')

layer = 
  Resize2DLayer with properties:

                      Name: 'rescale0.5'
                     Scale: [0.5000 0.5000]
                OutputSize: []
                    Method: 'bilinear'
    GeometricTransformMode: 'half-pixel'
       NearestRoundingMode: 'round'

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参照

[1] Open Neural Network Exchange. https://github.com/onnx/.

[2] ONNX. https://onnx.ai/.

参考

dlresize | resize3dLayer | averagePooling2dLayer (Deep Learning Toolbox) | importONNXLayers (Deep Learning Toolbox) | transposedConv2dLayer (Deep Learning Toolbox)

トピック

• MATLAB による深層学習 (Deep Learning Toolbox)
• 畳み込みニューラル ネットワークの層の指定 (Deep Learning Toolbox)
• 深層学習層の一覧 (Deep Learning Toolbox)

R2020b で導入

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