Función Tensorflow.js tf.layers.cropping2D()

Tensorflow.js es un conjunto de herramientas de código abierto desarrollado por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el navegador o en la plataforma del Node. También permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático en JavaScript y utilizarlos directamente en el navegador o con Node.js.

La función tf.layers.cropping2D() se utiliza para recortar una entrada en la parte superior, inferior, izquierda y derecha de un tensor de imagen.

Sintaxis:

tf.layers.cropping2D(args)

Forma de entrada: tensor 4D con forma:

• Si dataFormat es channelLast : [lote, filas, columnas, canales]
• Si data_format es channelFirst : [lote, canales, filas, columnas].

Forma de salida: 4D con forma:

• Si dataFormat es channelLast : [lote, croppedRows, croppedCols, canales]
• Si dataFormat es channelFirst : [lote, canales, croppedRows, croppedCols].

Parámetros:

• args: Es un tipo de objeto que acepta las siguientes propiedades:
  • recorte (número|[número, número]|[[número, número], [número, número]]): La dimensión del recorte a lo largo de la anchura y la altura.
  • dataFormat: El formato de datos. Esto especifica el orden en el que se ordenan las dimensiones en las entradas. channelLast es el valor predeterminado.
  • inputShape: si se establece esta propiedad, se utilizará para construir una capa de entrada que se insertará antes de esta capa. 
  • batchInputShape: si se establece esta propiedad, se creará e insertará una capa de entrada antes de esta capa. 
  • batchSize: si no se proporciona batchInputShape y sí inputShape, se utiliza batchSize para crear el batchInputShape.
  • dtype: Es el tipo de tipo de datos para esta capa. float32 es el valor predeterminado. Este parámetro se aplica exclusivamente a las capas de entrada.
  • nombre: Este es el nombre de la capa y es de tipo string.
  • entrenable: si los pesos de esta capa se pueden cambiar por ajuste. Verdadero es el valor predeterminado.
  • pesos: Los valores de peso iniciales de la capa.

Devoluciones: Devuelve un objeto (Cropping2D).

Ejemplo 1:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const input = tf.input({ shape: [10, 10, 4] });
  
const cropping2DLayer = tf.layers
    .cropping2D({ cropping: [[2, 2],[2, 2]] });
      
const output = cropping2DLayer.apply(input);
  
console.log(output.shape)

Producción:

[ null, 6, 6, 4 ]

Ejemplo 2:

import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
  
const input = tf.input({ shape: [10, 10, 6] });
const cropping2DLayer = tf.layers
    .cropping2D({ 
    cropping: [[3, 2],[2, 3]], 
    dataFormat: 'channelsFirst' 
});
  
const output = cropping2DLayer.apply(input);
  
console.log(output.shape)

Producción:

[ null, 10, 5, 1 ]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.cropping2D