主要内容

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メ,ジ処理の深層学習

畳み込みニューラルネットワークを使用した,低解像度イメージから高解像度イメージの作成やイメージノイズの削除などのイメージ処理タスクを実行します(深度学习工具箱™が必要)。

深層学習はニュ,ラルネットワ,クを使用して,有用な特徴表現をデ,タから直接学習します。たとえば,事前学習済みのニューラルネットワークを使用して,イメージのノイズなどのアーティファクトを同定し除去できます。

関数

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augmentedImageDatastore バッチの変換によるメジデタの拡張
blockedImageDatastore 用于块的数据存储blockedImage对象
denoisingImageDatastore ノズ除去メジデタストア
imageDatastore イメージデータのデータストア
randomPatchExtractionDatastore イメージまたはピクセルラベルイメージから2次元または3次元のランダムパッチを抽出するためのデータストア
变换 デ,タストアの変換
结合 複数のデ,タストアのデ,タを統合
jitterColorHSV ピクセルの色のランダムな変更
randomWindow2d 在图像中随机选择矩形区域
randomCropWindow3d ランダムな直方体のトリミングウィンドウの作成
centerCropWindow2d 四角形の中央トリミングウィンドウの作成
centerCropWindow3d 直方体の中央トリミングウィンドウの作成
矩形 2次元四角形領域の空間範囲
长方体 3次元直方体領域の空間範囲
randomAffine2d ランダムな2次元アフィン変換の作成
randomAffine3d ランダムな3次元アフィン変換の作成
affineOutputView ワピングメジの出力表示の作成
imerase 删除感兴趣的矩形区域内的图像像素
resize2dLayer 2次元サie浏览器ズ変更層
resize3dLayer 3次元サie浏览器ズ変更層
dlresize dlarrayオブジェクトの空間次元をサ@ @ズ変更
DepthToSpace2DLayer 空间层深度
SpaceToDepthLayer 空间到深度层
depthToSpace 重新排列dlarray数据从深度维度转化为空间块
spaceToDepth 的空间块重新排列dlarray沿深度维度的数据
encoderDecoderNetwork 创建编解码器网络
blockedNetwork 反復ブロック構造をもネットワクの作成
pretrainedEncoderNetwork 从预训练的网络创建编码器网络
cycleGANGenerator 创建用于图像到图像转换的CycleGAN生成器网络
patchGANDiscriminator 创建PatchGAN鉴别器网络
pix2pixHDGlobalGenerator 创建pix2pixHD全球生成器网络
addPix2PixHDLocalEnhancer 将本地增强器网络添加到pix2pixHD生成器网络
unitGenerator 创建无监督图像到图像转换(UNIT)生成器网络
unitPredict 使用无监督图像到图像转换(UNIT)网络进行推理
denoiseImage 深層ニュラルネットワクを使用したメジのノズ除去
denoisingNetwork @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @
dnCNNLayers ノズ除去畳み込みニュラルネットワクの層の取得

トピック

メ,ジの深層学習向け前処理

深層学習用のデ,タストア(深度学习工具箱)

深層学習アプリケ,ションでデ,タストアを使用する方法を学びます。

深層学習ワークフローのための图像处理工具箱を使用したイメージ拡張(深度学习工具箱)

この例では,深層学習ワークフローの一環として,MATLAB®および图像处理工具箱™が一般的な種類のイメージ拡張をどのように実行できるかを示します。

メ,ジの深層学習向け前処理(深度学习工具箱)

学習,予測,および分類用にイメージのサイズを変更する方法と,データ拡張,変換,および専用のデータストアを使用してイメージを前処理する方法を学びます。

ボリュ,ムの深層学習向け前処理(深度学习工具箱)

ボリュムメジとラベルデタを読み取り,3次元深層学習向けに前処理します。

イメージ処理アプリケーション用のニューラルネットワークの作成

创建模块化神经网络

您可以创建和定制深度学习网络,这些网络遵循具有重复层组的模块化模式,例如U-Net和cycleGAN。

开始了解用于图像到图像转换的GANs

GAN网络可以将一组图像的风格和特征转换为其他图像的场景内容。

深層学習を使用した▪▪メ▪▪ジのノ▪▪ズ除去

ノズ除去ニュラルネットワクの学習と適用

事前学習済みのニューラルネットワークを使用してグレースケールイメージからガウスノイズを除去するか,または事前定義されたレイヤーを使用して自前のネットワークを学習させます。

事前学習済みのニュラルネットワクを使用した,カラズ除去

この例では,各カラーチャネルに対して個別に事前学習済みのノイズ除去ニューラルネットワークを使用して,RGBイメージからガウスノイズを除去する方法を説明します。

图片对图片回帰用のデ,タストアの準備(深度学习工具箱)

この例では,ImageDatastoreの関数变换および结合を使用してimage-to-image回帰ネットワークの学習用のデータストアを準備する方法を説明します。

MATLABによる深層学習

Matlabによる深層学習(深度学习工具箱)

畳み込みニュ,ラルネットワ,クを使用して分類や回帰を行うmatlab®の深層学習機能を確認します。これには,事前学習済みのネットワークと転移学習のほか,CPU、GPU,クラスター,およびクラウドでの学習が含まれます。

事前学習済みの深層ニュ,ラルネットワ,ク(深度学习工具箱)

分類,転移学習,特徴抽出用の事前学習済みの畳み込みニューラルネットワークのダウンロード方法と使用方法を学習します。

深層学習を使用したセマンティックセグメンテ,ション(计算机视觉工具箱)

この例では,深層学習を使用してセマンティックセグメンテーションネットワークの学習を行う方法を説明します。

深層学習層の一覧(深度学习工具箱)

Matlabのすべての深層学習層を確認できます。

注目の例