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dnCNNLayers

ノイズ除去畳み込みニューラル ネットワークの層の取得

構文

layers = dnCNNLayers

layers = dnCNNLayers('NetworkDepth',networkDepth)

説明

layers = dnCNNLayers は、グレースケール イメージのためのノイズ除去畳み込みニューラル ネットワーク (DnCNN) の層を返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ が必要です。

layers = dnCNNLayers('NetworkDepth',networkDepth) は、networkDepth 個の畳み込み層をもつノイズ除去畳み込みニューラル ネットワークを返します。

例

イメージ ノイズ除去ネットワークの層の取得

ノイズ除去畳み込みニューラル ネットワーク「DnCNN」の層を取得します。既定の層の数を要求します。これにより、20 個の畳み込み層が返されます。

layers = dnCNNLayers

layers = 
  1x59 Layer array with layers:

     1   'InputLayer'             Image Input           50x50x1 images
     2   'Conv1'                  2-D Convolution       64 3x3x1 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     3   'ReLU1'                  ReLU                  ReLU
     4   'Conv2'                  2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     5   'BNorm2'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
     6   'ReLU2'                  ReLU                  ReLU
     7   'Conv3'                  2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     8   'BNorm3'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
     9   'ReLU3'                  ReLU                  ReLU
    10   'Conv4'                  2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    11   'BNorm4'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    12   'ReLU4'                  ReLU                  ReLU
    13   'Conv5'                  2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    14   'BNorm5'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    15   'ReLU5'                  ReLU                  ReLU
    16   'Conv6'                  2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    17   'BNorm6'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    18   'ReLU6'                  ReLU                  ReLU
    19   'Conv7'                  2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    20   'BNorm7'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    21   'ReLU7'                  ReLU                  ReLU
    22   'Conv8'                  2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    23   'BNorm8'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    24   'ReLU8'                  ReLU                  ReLU
    25   'Conv9'                  2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    26   'BNorm9'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    27   'ReLU9'                  ReLU                  ReLU
    28   'Conv10'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    29   'BNorm10'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    30   'ReLU10'                 ReLU                  ReLU
    31   'Conv11'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    32   'BNorm11'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    33   'ReLU11'                 ReLU                  ReLU
    34   'Conv12'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    35   'BNorm12'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    36   'ReLU12'                 ReLU                  ReLU
    37   'Conv13'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    38   'BNorm13'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    39   'ReLU13'                 ReLU                  ReLU
    40   'Conv14'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    41   'BNorm14'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    42   'ReLU14'                 ReLU                  ReLU
    43   'Conv15'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    44   'BNorm15'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    45   'ReLU15'                 ReLU                  ReLU
    46   'Conv16'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    47   'BNorm16'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    48   'ReLU16'                 ReLU                  ReLU
    49   'Conv17'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    50   'BNorm17'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    51   'ReLU17'                 ReLU                  ReLU
    52   'Conv18'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    53   'BNorm18'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    54   'ReLU18'                 ReLU                  ReLU
    55   'Conv19'                 2-D Convolution       64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    56   'BNorm19'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels
    57   'ReLU19'                 ReLU                  ReLU
    58   'Conv20'                 2-D Convolution       1 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    59   'FinalRegressionLayer'   Regression Output     mean-squared-error

これらの層とdenoisingImageDatastoreをtrainNetwork (Deep Learning Toolbox)に提供することで、カスタム イメージ ノイズ除去ネットワークを学習させることができます。

入力引数

networkDepth — 畳み込み層の数

20 (既定値) | 正の整数

畳み込み層の数。3 以上の値を持つ正の整数として指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

出力引数

layers — ネットワーク層

Layer オブジェクトのベクトル

ノイズ除去畳み込みニューラル ネットワークの層。Layer (Deep Learning Toolbox) オブジェクトとして返されます。

ヒント

• DnCNN ネットワークは、ノイズおよびその他の高周波数イメージ アーティファクトを検出できます。たとえば、イメージの解像度を高めたり、JPEG 圧縮アーティファクトを取り除いたりするために、DnCNN ネットワークに学習させることができます。深層学習を使用した JPEG イメージのデブロックの例では、DnCNN に学習させて、イメージの JPEG 圧縮アーティファクトを低減する方法を説明しています。

参照

[1] Zhang, K., W. Zuo, Y. Chen, D. Meng, and L. Zhang. "Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising." IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 26, Issue 7, 2017, pp. 3142–3155.

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

denoiseImage | denoisingNetwork | denoisingImageDatastore | trainNetwork (Deep Learning Toolbox)

トピック

• 深層学習を使用した JPEG イメージのデブロック
• ノイズ除去ニューラル ネットワークの学習と適用