RandomShear 层

[源代码]

RandomShear 类

keras.layers.RandomShear(
    x_factor=0.0,
    y_factor=0.0,
    interpolation="bilinear",
    fill_mode="reflect",
    fill_value=0.0,
    data_format=None,
    seed=None,
    **kwargs
)

一个对图像随机应用剪切变换的预处理层。

此层沿着 x 轴和/或 y 轴，以指定范围内的随机选取的因子对输入图像进行剪切。剪切变换独立应用于批次中的每个图像。变换过程中产生的空白区域将根据 fill_mode 和 fill_value 参数进行填充。

注意：该层可以在 tf.data 或 grain 管道中使用（无论您使用的是哪个后端），且是安全的。

参数

• x_factor：一个由两个浮点数组成的元组。对于每个增强后的图像，将从提供的范围内采样一个值。如果传入一个浮点数，则该范围被解释为 (0, x_factor)。值表示图像的剪切百分比。例如，0.3 表示将像素剪切到图像宽度的 30%。所有提供的值都应为正数。
• y_factor：一个由两个浮点数组成的元组。对于每个增强后的图像，将从提供的范围内采样一个值。如果传入一个浮点数，则该范围被解释为 (0, y_factor)。值表示图像的剪切百分比。例如，0.3 表示将像素剪切到图像宽度的 30%。所有提供的值都应为正数。
• interpolation：插值模式。支持的值："nearest"、"bilinear"。
• fill_mode: 输入边界之外的点根据给定的模式填充。可用方法有"constant"、"nearest"、"wrap"和"reflect"。默认为"constant"。
  • "reflect": `(d c b a | a b c d | d c b a)` 输入通过围绕最后一个像素的边缘进行反射来扩展。
  • "constant"：(k k k k | a b c d | k k k k) 输入通过使用 fill_value 指定的相同常量值 k 填充边缘之外的所有值来扩展。
  • "wrap": `(a b c d | a b c d | a b c d)` 输入通过环绕到相对边缘进行扩展。
  • "nearest"：(a a a a | a b c d | d d d d) 输入通过最近的像素进行扩展。请注意，在使用 torch 后端时，"reflect" 将重定向到 "mirror" (c d c b | a b c d | c b a b)，因为 torch 不支持 "reflect"。请注意，torch 后端不支持 "wrap"。
• fill_value：当 fill_mode="constant" 时，表示边界外部填充的值的浮点数。
• seed：整数。用于创建随机种子。