Cropping3D 层

[源代码]

Cropping3D 类

keras.layers.Cropping3D(
    cropping=((1, 1), (1, 1), (1, 1)), data_format=None, **kwargs
)

用于 3D 数据（例如，空间或时空数据）的裁剪层。

示例

>>> input_shape = (2, 28, 28, 10, 3)
>>> x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
>>> y = keras.layers.Cropping3D(cropping=(2, 4, 2))(x)
>>> y.shape
(2, 24, 20, 6, 3)

参数

• cropping: 整数，或 3 个整数的元组，或 2 个整数的 3 个元组。
  • 如果为整数：深度、高度和宽度将应用相同的对称裁剪。
  • 如果是 3 个整数的元组：解释为深度、高度和宽度的三个不同的对称裁剪值：(symmetric_dim1_crop, symmetric_dim2_crop, symmetric_dim3_crop)。
  • 如果是 2 个整数的 3 个元组：解释为 ((left_dim1_crop, right_dim1_crop), (left_dim2_crop, right_dim2_crop), (left_dim3_crop, right_dim3_crop))。
• data_format: 字符串，取值为 "channels_last"（默认）或 "channels_first" 之一。输入中的维度顺序。"channels_last" 对应于形状为 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入，而 "channels_first" 对应于形状为 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入。如果未指定，则使用 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json（如果存在）中的 image_data_format 值。默认为 "channels_last"。

输入形状

5D 张量，形状为：- 如果 data_format 为 "channels_last"：(batch_size, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop, channels) - 如果 data_format 为 "channels_first"：(batch_size, channels, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop)

输出形状

5D 张量，形状为：- 如果 data_format 为 "channels_last"：(batch_size, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis, channels) - 如果 data_format 为 "channels_first"：(batch_size, channels, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis)