tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomCrop

Случайное обрезание изображений до целевой высоты и ширины.

Наследуется от: PreprocessingLayer, Layer, Module

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

Этот слой обрезает все изображения в одной пачке до одного и того же места обрезки. По умолчанию случайное обрезание применяется только во время обучения. При выводе изображения сначала масштабируются для сохранения более короткой стороны, а затем центрируются. Если вам нужно применить случайное обрезание при выводе, установите training в значение True при вызове слоя.

Входная форма:

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

Выходная форма:

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

Методы

adapt

Просмотреть исходный код

adapt(
    data, reset_state=True
)

Настраивает состояние слоя предобработки для передаваемых данных.