tf.keras.layers.RandomZoom

Слой предобработки, который случайным образом изменяет масштаб изображений во время обучения.

Наследуется от: Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomZoom

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

Этот слой случайным образом будет увеличивать или уменьшать масштаб по каждой оси изображения независимо, заполняя пустое пространство в соответствии с fill_mode.

Значения пикселей входных данных могут быть любого диапазона (например, [0., 1.) или [0, 255] ) и целочисленного или с плавающей точкой типа. По умолчанию слой будет выводить значения с плавающей точкой.

Обзор и полный список слоев предобработки см. в руководстве по предобработке руководство.

Аргументы
`height_factor`	число с плавающей точкой, представляющее долю значения, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы масштабирования по вертикали. При представлении как одного числа с плавающей точкой это значение используется для верхней и нижней границы. Положительное значение означает увеличение масштаба, а отрицательное – уменьшение масштаба. Например, `height_factor=(0.2, 0.3)` приводит к результату, увеличенному на случайную величину в диапазоне `[+20%, +30%]`. `height_factor=(-0.3, -0.2)` приводит к результату, уменьшенному на случайную величину в диапазоне `[+20%, +30%]`.
`width_factor`	число с плавающей точкой, представляющее долю значения, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы масштабирования по горизонтали. При представлении как одного числа с плавающей точкой это значение используется для верхней и нижней границы. Например, `width_factor=(0.2, 0.3)` приводит к результату, увеличенному на случайную величину между 20% и 30%. `width_factor=(-0.3, -0.2)` приводит к результату, уменьшенному на случайную величину между 20% и 30%. По умолчанию `None`, т.е. масштабирование по вертикали и горизонтали с сохранением соотношения сторон.
`fill_mode`	Точки за пределами границ входных данных заполняются в соответствии с заданным режимом (один из `{"constant", "reflect", "wrap", "nearest"}`). reflect: `(d c b a \| a b c d \| d c b a)` Входные данные расширяются путем отражения относительно края последнего пикселя. constant: `(k k k k \| a b c d \| k k k k)` Входные данные расширяются путем заполнения всех значений за пределами края одним постоянным значением k = 0. wrap: `(a b c d \| a b c d \| a b c d)` Входные данные расширяются путем обхода до противоположного края. nearest: `(a a a a \| a b c d \| d d d d)` Входные данные расширяются ближайшим пикселем.
`interpolation`	Режим интерполяции. Поддерживаемые значения: `"nearest"`, `"bilinear"`.
`seed`	Целое число. Используется для создания случайного зерна.
`fill_value`	число с плавающей точкой, представляющее значение, которое будет заполнять область вне границ, когда `fill_mode="constant"`.

Пример:

input_img = np.random.random((32, 224, 224, 3))
layer = tf.keras.layers.RandomZoom(.5, .2)
out_img = layer(input_img)
out_img.shape
TensorShape([32, 224, 224, 3])

Форма входа:

3D (без пакетной обработки) или 4D (с пакетной обработкой) тензор с формой: (..., height, width, channels), в формате "channels_last".

Форма выхода:

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/keras/layers/RandomZoom