主要内容

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深层学习データのの前前原理

深层学习用のデータデータのと前致理性

データの前处理は,ネットワークで受け入れられる形式で生データを准备する,深层学习ワークフローに共通する最初の手顺です。たとえば,イメージ入力层のサイズに一致するようにイメージ入力のサイズを変更できます。行て,必要な特价を强调たり,ネットワークにバイアスを生长させる性ががあるアーティをたとえばこともできファクトたとえばたとえばたとえばもできますたとえばたとえばたとえばももできできできししたりたりたりたりたりたりたりもできできできできできしたりたりたりできます。

Matlab,Matlab,Matlab®および深度学习工具箱™ででされるれるストアとを他ののうことができことができ変更の他のツールうにになどの他の操ボックスににはなど他の操ツールボックスにはは深层习习のラベルにはは深层习习のラベル付け付けはの习习ののラベル付けは,データストア,およびアプリが用意されています。その他のMATLABツールボックスの専用ツールを使用して,イメージ处理,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーション,信号处理,オーディオ处理,テキスト分析などの领域向けにデータを处理します。

アプリ

イメージラベラー コンピュータービジョンアプリケーションに使使用するするのラベル付け
ビデオラベラー 用于计算机视觉应用的标签视频
グラウンドトゥルースラベラー 用于自动驾驶应用的标签地面真实数据
LIDARラベラー LIDAR点云中的标签地面真理数据
信号号 対象となる信号の,领域および点へのラベル付け
音符贴标程序 定义和可视化地面真理标签

トピック

深层学习データのの前前原理

深层学习用词のセット

さまざまな深层学习タスクののデータセット确认。

イメージ分类用来のデータの作物

このこのでは,深层学习ネットワークの学习作作作作作作者:王莹,読み取り,およびおよび张を行作作作者

イメージの深层学习习向け向け前

学习,予测,および分类用途に,データ拡张,変换,および専ののののストアデータストアますますますますますデータますますを。

ボリュームの深层学习习向け向け前

ボリュームボリュームイメージとラベルデータを,3次元深层学习向けににしし。

领域别无の深层学习用词のためのデータのの原理

施工,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーション,信号および料,テキスト分类など,领域领域确定的またはまたはされデータデータを実ランダムししたたデータ的を実しれたた

グラウンドトゥルース学习データへのの付け

セマンティックセマンティックセグメンテーションのピクセルピクセルのラベル(电脑视觉工具箱)

セマンティックセマンティックセグメンテーションネットワークにに习させるため,ラベル付けアプリアプリ使し,ピクセルにラベルをます。

从地面真相贴标程序开始(自动驾驶工具箱)

同时交互式标记多个激光雷达和视频信号。

カスタムラベル付け关(信号处理工具箱)

カスタムラベル付け关键作物成因ししし。

使用音频贴标程序标记音频(音频工具箱)

以交互方式定义和可视化视场标签进行音频数据集。

データストアのカスタマイズ

深层学习用词のストア

深层学习アプリケーションアプリケーションデータストアをストア使びびび。

图像到映像回帰用ののストアストアストア设备

この例では,imageageAtastore.の关节转换および结合をを用して图像到图像回帰回帰の学习用途のストアを设备するを明します。

メモリ外のシーケンスデータをを使たネットワークの学习

この例では,データストアの変换と组みわせによって外のシーケンスデータ习习ネットワークに习ささせるを说に习を说说说说说说说说しし

畳み込みニューラルネットワークを使使用ししテキストデータの分享

この例でで,畳み込みニューラルネットワークを使使テキストテキストをますするを明します。

深层学习を使使用ししメモリ外のテキストデータデータの

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