主要内容

randomPatchExtractionDatastore

Almacén de datos para extra parches aleatorios aleatorios 2D or 3D de imágenes o imágenes de etiquette as de píxeles

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Descripcion

另一份是在imágenes上与我们联系的。randomPatchExtractionDatastore比如,de拿督de los almacenes entrada含量ser dos almacenes de拿督de画像,contienen las entradas红y de las respuestas de红色deseadas对位entrenar红:de退化de画像画像,画像de问题de terreno y拿督阿德etiquetas de像素对位红德segmentacion semantica de entrenamiento。

Este对象需要tenga .Deep Learning Toolbox™

背板

我们可以把它和它的名字联系起来，almacén把它和它的名字联系起来。época，我们可以把它和它的名字联系起来。época。randomPatchExtractionDatastoreEl número real de parches de entrenamiento en cada época es El número de imágenes de entrenamiento multiplicado porPatchesPerImage．在记忆中，我们的记忆是不存在的。

Creacion

Sintaxis

patchds = randomPatchExtractionDatastore (ds1, ds2 PatchSize)
patchds = randomPatchExtractionDatastore (ds1, ds2、PatchSize名称、值)

Descripcion

比如

patchds = randomPatchExtractionDatastore (ds1的，ds2，PatchSize）请将网址almacén与网址tamaño的黑热病联系起来PatchSize数据的输入和输出almacén数据和数据的重新输入和输出almacén数据。ds1的ds2

patchds = randomPatchExtractionDatastore (ds1的，ds2，PatchSize，名称,值）对标量与标量的建立公式的应用PatchesPerImage，DataAugmentationYDispatchInBackgroundPropiedades。具体地说，不同的值是不同的。包括它们之间的丙数。

请写一个almacén的资料，它是所有属的资料，在tamaño 50，请写50,píxeles，它是所有属的资料，在imágenes，它是档案。randomPatchExtractionDatastore (imds1 imds2 50 PatchesPerImage, 40)imds1imds2

Argumentos de entrada

expandir待办事项

给大家介绍一下，我们要把它放在红色的餐桌上，具体来说，哦。ImageDatastorePixelLabelDatastore(计算机视觉工具箱)TransformedDatastore如果具体地说，可以在almacén的数据中找到一个或多个档案。TransformedDatastoreImageDatastorePixelLabelDatastore

特别的un要求。PixelLabelDatastore计算机视觉工具箱™

背板

请在图片中加入JPG或PNG格式的图片。ImageDatastore如果您使用función personalizada para leer las imágenes，那么您就不能再生产了。

它代表红色的意思，具体的意思是。ImageDatastorePixelLabelDatastore(计算机视觉工具箱)TransformedDatastore如果具体地说，可以在almacén的数据中找到一个或多个档案。TransformedDatastoreImageDatastorePixelLabelDatastore

特别的un要求。PixelLabelDatastore计算机视觉的工具箱

背板

请在图片中加入JPG或PNG格式的图片。ImageDatastore如果您使用función personalizada para leer las imágenes，那么您就不能再生产了。

Propiedades

expandir待办事项

他的演讲结束了。

Tamaño del parche，具体地说就是我们的客户。

  • 正enteros的两个元素的一个向量是二维的。公式[]donde speciifica el número de filas y speciifica el número de columnas el parche。PatchSizercrc

  • 正肠的3个元素的一个向量是三维的。Tiene el formato [] donde especifica el número de filas, especifica el número de column and especifica el número de planos en el parche。PatchSizercprcp

Número这是我们想要的，尤其是阳性的。

我希望你能按照我说的去做，特别是你不同意。imageDataAugmenter(深度学习工具箱)“没有”当然，不可以申请ningún preprocesamiento las imágenes de entrada。DataAugmentation“没有”

我们可以把所有的信息都转化为信息，可以把所有的信息转化为tamaño，可以是rotación，可以是reflexión，我们可以把所有的信息都转化为现实。La transformación aleatoria applied La misma transformación aleatoria a ambos烘于cada par。randomPatchExtractionDatastore我们的地址是almacén，我们的地址是我们的时间。

这是不可能的。DataAugmentationPara preprocesar datos 3D, utilice la función。变换

天文台envío en second gundo plano durante el renamiento, predicción o clasificación, specificificadas como o。假真正的Para utilization la distribución en第二平面，debe tener .Parallel Computing Toolbox™

Número我们的观察是完全正确的。请把个人的勇气después我的勇气almacén我的勇气。MiniBatchSize请告诉我你的名字，predicción, y, clasificación，告诉我你的名字，tamaño。MiniBatchSizetrainingOptions(深度学习工具箱)

他的演讲结束了。

Número全部记录在案。randomPatchExtractionDatastoreEl número de observaciones es duración de una época de entrenamiento。

一些必要del objeto

结合 合并来自多个数据存储的数据
hasdata 确定是否可以读取数据
numpartitions 数据存储分区数
分区 分区数据存储
partitionByIndex Particion根据指数randomPatchExtractionDatastore
预览 预览数据存储中的数据子集
读 送秋波拿督德randomPatchExtractionDatastore
readall 读取数据存储中的所有数据
readByIndex 我们可以在índice上详细说明randomPatchExtractionDatastore
重置 将数据存储重置为初始状态
洗牌 Datos aleatorios en el almacén de Datos
变换 变换数据存储

包括

反待办事项

埃斯特比如它:

活体脚本

Cree un almacén de datos de imágenes que contenga imágenes de entrenamiento。El almacén de datos de este ejemplo contene imágenes en color JPEG。

imageDir = fullfile (toolboxdir (“图片”)，“imdata”）;imds1 = imageDatastore (imageDir,“FileExtensions”，“jpg”）;

第二种是almacén的数据转换为imágenes应用于高斯。imds1

imds2 =变换(imds1 @ (x) imgaussfilt (x, 2));

我们在imágenes por ángulos aleatorios en el rango [0,90] grados y refleje aleatoriamente los tagos de la imagen horizontalmente。imageDataAugmenter

增量= imageDataAugmenter (“RandRotation”90年[0],“RandXReflection”,真正的)
增强器= imageDataAugmenter with properties: 0 RandXReflection: 1 RandYReflection: 0 RandRotation: [0 90] RandScale: [1 1] RandXScale: [1 1] RandYScale: [1 1] RandXShear: [0 0] RandYShear: [0 0] RandXTranslation: [0 0] RandYTranslation: [0 0]

我们反对额外的烘烤tamaño 100个或100个部分，例如imágenes de entrenamito sin procesar和imágenes de respuesta suavizadas通信者。randomPatchExtractionDatastore具体地说，是建立在他的基础上的。DataAugmentation

patchds = randompatchextracactiondatastore (imds1,imds2，[100 100])，．．．DataAugmentation,增量)
patchds = randompatchextracactiondatastore with properties: patchperimage: 128 PatchSize: [100 100] DataAugmentation: [1×1 imageDataAugmenter] MiniBatchSize: 128 NumObservations: [] DispatchInBackground: 0

我们可以在我们的书信中看到我们的书信的结合。

minibatch =预览(patchds);输入= minibatch.InputImage;反应= minibatch.ResponseImage;测试=猫(2输入反应);蒙太奇(测试”,“大小”, 2[8])标题(“输入(左)和回应(右)”）

埃斯特比如它:

活体脚本

Cree un almacén de datos de imágenes que contenga imágenes de entrenamiento。

dataDir = fullfile (toolboxdir (“愿景”)，“visiondata”，“triangleImages”）;imageDir = fullfile (dataDir,“trainingImages”）;imd = imageDatastore (imageDir);

我们可以用这些术语来定义聚会的礼仪。一个continuación, cree un almacén de datos de etiquette as píxeles que contenga las etiquette as píxeles de la verdad del suelo para las imágenes de entrenamiento。

一会= [“三角形”，“背景”];标签id = [255 0];labelDir = fullfile (dataDir,“trainingLabels”）;一会,pxds = pixelLabelDatastore (labelDir labelIDs);

Cree un almacén de datos de extracción parches aleatorios para extra parches aleatorios de tamaño 32 por 32 píxeles de las imágenes y las etiquetas de píxelcorrespondientes。根据形象的礼仪，我们可以在píxel的512页上写一些其他的东西。PatchesPerImage

pxds patchds = randomPatchExtractionDatastore (imd, 32岁．．．“PatchesPerImage”,512);

Cree una red para la segmentación semántica。

layers = [imageInputLayer([32 32 1])]“填充”(1) reluLayer) maxPooling2dLayer (2,“步”, 2) convolution2dLayer (64,“填充”, 1) reluLayer () transposedConv2dLayer (64,“步”2,“种植”，1)卷积2dlayer (1,2) softmaxLayer() pixelClassificationLayer()]
图层= 10x1图层数组:1”的形象输入32 x32x1图像zerocenter正常化2”64 3 x3的卷积,卷积步伐[1]和填充[1 1 1 1]3”ReLU ReLU 4”马克斯池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]5“卷积64 3 x3的隆起与步幅[1]和填充1 1 1 1 6”ReLU ReLU 7”转置卷积64 4x4转置卷积与步幅[2 2]和输出裁剪[1 1]8 "卷积2 1x1卷积与步幅[1 1]和填充[0 0 0]9 " Softmax Softmax 10 "像素分类层交叉熵损失

配置路径。调整时间，调整为5。MaxEpochs

选择= trainingOptions (“个”，．．．“InitialLearnRate”,1 e - 3,…“MaxEpochs”5…“详细”,假);

Entrena拉红。

网= trainNetwork (patchds层,选项);

Sugerencias

  • 她在operación的salida和在mismo的datos de entrada devuelva矩阵tamaño。randomPatchExtractionDatastore读

  • Si el almacén de datos de entrada是一个档案。ImageDatastore标签randomPatchExtractionDatastore

  • 把数据2D可视化，然后用función，把数据的次合词可视化。randomPatchExtractionDatastore预览我们可以在función上看到烤焦了。蒙太奇请原谅我的错误，我们可以到código去看一看档案的图像。randomPatchExtractionDatastorepatchds

    minibatch =预览(patchds);蒙太奇(minibatch.InputImage)

Consulte也

(深度学习工具箱)|(计算机视觉工具箱)||(计算机视觉工具箱)|(深度学习工具箱)|(深度学习工具箱)|

特马

Introducido en R2018b

Documentación de图像处理工具箱

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