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深層学習データの前処理

深層学習用のデータの管理と前処理

データの前処理は、ネットワークで受け入れられる形式で生データを準備する、深層学習ワークフローに共通する最初の手順です。たとえば、イメージ入力層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。データの前処理を行って、必要な特徴を強調したり、ネットワークにバイアスを生じさせる可能性があるアーティファクトを低減することもできます。たとえば、入力データを正規化したり、入力データからノイズを削除できます。

イメージ入力の前処理は、MATLAB® および Deep Learning Toolbox™ で提供されるデータストアと関数を使用したサイズ変更などの操作によって行うことができます。その他の MATLAB ツールボックスには、深層学習データのラベル付け、処理、拡張のための関数、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、イメージ処理、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、信号処理、オーディオ処理、テキスト分析などの領域向けにデータを処理します。

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
グラウンド トゥルース ラベラー自動運転アプリケーション用にグラウンド トゥルース データをラベル付け
LIDAR ラベラーLabel ground truth data in lidar point clouds
信号ラベラー対象となる信号の属性、領域および点へのラベル付けまたは特徴の抽出

トピック

深層学習データの前処理

グラウンド トゥルース学習データへのラベル付け

データストアのカスタマイズ