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深層学習を使用したコンピューター ビジョン

コンピューター ビジョン アプリケーションによる深層学習のワークフローの拡張

Deep Learning Toolbox™ を Computer Vision Toolbox™ と共に使用して、コンピューター ビジョン アプリケーションに深層学習を適用します。

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用するイメージのラベル付け
ビデオ ラベラーLabel video for computer vision applications

関数

boxLabelDatastoreDatastore for bounding box label data
pixelLabelDatastoreピクセル ラベル データのデータストア
pixelLabelImageDatastoreDatastore for semantic segmentation networks

トピック

オブジェクトの検出

深層学習を使用したオブジェクト検出入門 (Computer Vision Toolbox)

深層学習ニューラル ネットワークを使用したオブジェクト検出。

オブジェクト検出のための境界ボックスの拡張

この例では、オブジェクト検出ワークフローの一環としてイメージと境界ボックスの一般的な拡張を行うために MATLAB®、Computer Vision Toolbox™、および Image Processing Toolbox™ を使用する方法について説明します。

R-CNN 深層学習を使用したオブジェクト検出器の学習

この例では、深層学習と R-CNN (Regions with Convolutional Neural Networks) を使用して、オブジェクト検出器を学習させる方法を説明します。

事前学習済みの ONNX YOLO v2 オブジェクト検出器のインポート

この例では、事前学習済みの ONNX™(Open Neural Network Exchange) You Only Look Once (YOLO) v2 [1] オブジェクト検出ネットワークをインポートし、このネットワークを使用してオブジェクトを検出する方法を説明します。

YOLO v2 オブジェクト検出器の ONNX へのエクスポート

この例では、YOLO v2 オブジェクト検出ネットワークを ONNX™ (Open Neural Network Exchange) モデルの形式にエクスポートする方法を説明します。

セマンティック セグメンテーション

深層学習を使用したセマンティック セグメンテーション入門 (Computer Vision Toolbox)

深層学習を使用してクラス別のオブジェクトをセグメント化

ディープ ネットワーク デザイナーでの簡単なセマンティック セグメンテーション ネットワークの作成

この例では、ディープ ネットワーク デザイナーを使用し、簡単なセマンティック セグメンテーション ネットワークを作成し、その学習を行う方法を説明します。

セマンティック セグメンテーションのためのピクセル ラベルの拡張

この例では、セマンティック セグメンテーション ワークフローの一環としてイメージとピクセル ラベルの一般的な種類の拡張を行うために MATLAB®、Computer Vision Toolbox™、および Image Processing Toolbox™ を使用する方法について説明します。

膨張畳み込みを使用したセマンティック セグメンテーション

膨張畳み込みを使用してセマンティック セグメンテーション ネットワークに学習させます。

深層学習を使用したマルチスペクトル イメージのセマンティック セグメンテーション

この例では、7 チャネル (3 つのカラー チャネル、3 つの近赤外チャネルおよびマスク) のマルチスペクトル イメージのセマンティック セグメンテーションを実行する、U-Net 畳み込みニューラル ネットワークを学習させる方法を示します。

深層学習を使用した脳腫瘍の 3 次元セグメンテーション

この例では、3 次元 U-Net ニューラル ネットワークに学習させて、3 次元医用画像から脳腫瘍のセマンティック セグメンテーションを実行する方法を説明します。

Tversky 損失を使用するカスタム ピクセル分類層の定義

この例では、Tversky 損失を使用するカスタム ピクセル分類層を定義および作成する方法を説明します。

注目の例