tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomCrop

Случайно обрезает изображения до целевой высоты и ширины.

Наследуется от: Layer

tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomCrop(
    height, width, seed=None, name=None, **kwargs
)

Этот слой обрезает все изображения в одном пакете до одного и того же места обрезки. По умолчанию случайная обрезка применяется только во время обучения. Во время вывода изображения сначала будут масштабированы для сохранения меньшей стороны, и будет выполнена центральная обрезка. Если вам нужно применить случайную обрезку во время вывода, установите training в значение True при вызове слоя.

Форма входных данных:

4D тензор с формой: (samples, height, width, channels), data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

4D тензор с формой: (samples, target_height, target_width, channels).