RandomZoom 层

[源]

RandomZoom 类

keras.layers.RandomZoom(
    height_factor,
    width_factor=None,
    fill_mode="reflect",
    interpolation="bilinear",
    seed=None,
    fill_value=0.0,
    data_format=None,
    **kwargs
)

一个在训练期间随机缩放图像的预处理层。

此层将独立地随机放大或缩小图像的每个轴，并根据 fill_mode 填充空白区域。

输入像素值可以是任意范围（例如 [0., 1.) 或 [0, 255]）以及整数或浮点 dtype。默认情况下，此层将输出浮点数。

输入形状

3D（无批次）或 4D（有批次）张量，形状为：(..., height, width, channels)（采用 "channels_last" 格式），或 (..., channels, height, width)（采用 "channels_first" 格式）。

输出形状

3D（无批次）或 4D（有批次）张量，形状为：(..., target_height, target_width, channels)，或 (..., channels, target_height, target_width)（采用 "channels_first" 格式）。

注：此层可在 tf.data 管线中安全使用（无论您使用哪个后端）。

参数

• height_factor: 一个表示为数值分数的浮点数，或一个大小为 2 的元组，表示垂直缩放的下限和上限。当表示为单个浮点数时，此值用作上限和下限。正值表示缩小，负值表示放大。例如，height_factor=(0.2, 0.3) 会导致输出在 [+20%, +30%] 范围内随机缩小。height_factor=(-0.3, -0.2) 会导致输出在 [+20%, +30%] 范围内随机放大。
• width_factor: 一个表示为数值分数的浮点数，或一个大小为 2 的元组，表示水平缩放的下限和上限。当表示为单个浮点数时，此值用作上限和下限。例如，width_factor=(0.2, 0.3) 会导致输出在 20% 到 30% 之间缩小。width_factor=(-0.3, -0.2) 会导致输出在 20% 到 30% 之间放大。None 表示保持纵横比，即垂直和水平方向同时缩放。默认为 None。
• fill_mode: 根据给定模式填充输入边界之外的点。可用方法包括 "constant"、"nearest"、"wrap" 和 "reflect"。默认为 "reflect"。
  • "reflect": (d c b a | a b c d | d c b a) 通过对最后一个像素边缘进行反射来扩展输入。
  • "constant": (k k k k | a b c d | k k k k) 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输入。
  • "wrap": (a b c d | a b c d | a b c d) 通过环绕到对面边缘来扩展输入。
  • "nearest": (a a a a | a b c d | d d d d) 通过最近的像素扩展输入。注意，使用 torch 后端时，"reflect" 会重定向到 "mirror" (c d c b | a b c d | c b a b)，因为 torch 不支持 "reflect"。注意，torch 后端不支持 "wrap"。
• interpolation: 插值模式。支持的值："nearest", "bilinear"。
• seed: 整数。用于创建随机种子。
• fill_value: 一个浮点数，表示当 fill_mode="constant" 时填充边界之外的值。
• data_format: 字符串，可以是 "channels_last" 或 "channels_first"。输入中的维度顺序。"channels_last" 对应于形状为 (batch, height, width, channels) 的输入，而 "channels_first" 对应于形状为 (batch, channels, height, width) 的输入。它默认为 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值。如果您从未设置过，则默认为 "channels_last"。
• **kwargs: 基础层关键字参数，例如 name 和 dtype。

示例

>>> input_img = np.random.random((32, 224, 224, 3))
>>> layer = keras.layers.RandomZoom(.5, .2)
>>> out_img = layer(input_img)