イメージ処理

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、信号およびオーディオ処理、テキスト分析など、領域に対する確定的またはランダム化されたデータ処理を実行します。

この例では、一般的な種類のランダムなイメージ拡張 (幾何学的変換、トリミング、ノイズの追加など) をどのように実行できるかを示します。

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。

ボリューム イメージとラベル データを読み取り、3 次元深層学習向けに前処理します。

This example shows how to prepare datastores that read and preprocess multiresolution whole slide images (WSIs) that might not fit in memory.

Transfer styles and characteristics from one set of images to the scene content of other images by using generative adversarial networks (GANs).