イメージ処理の深層学習

深層ニューラルネットワークを使用し、イメージノイズの除去や image-to-image 変換などのイメージ処理タスクを実行する (Deep Learning Toolbox™ が必要)。

深層学習はニューラルネットワークを使用して、有用な特徴表現をデー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

イメージ前処理用のデータストアの作成

`augmentedImageDatastore`	バッチの変換によるイメージデータの拡張
`blockedImageDatastore`	Datastore for use with blocks from `blockedImage` objects
`denoisingImageDatastore`	ノイズ除去イメージデータストア
`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
`transform`	データストアの変換
`combine`	複数のデータストアのデータを統合

イメージの拡張

`jitterColorHSV`	ピクセルの色のランダムな変更
`randomWindow2d`	Randomly select rectangular region in image
`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
`Rectangle`	2 次元四角形領域の空間範囲
`Cuboid`	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`	ワーピングイメージの出力表示の作成
`imerase`	Remove image pixels within rectangular region of interest

深層学習インプットのサイズ変更と形状変更

`resize2dLayer`	2 次元サイズ変更層
`resize3dLayer`	3 次元サイズ変更層
`dlresize`	`dlarray` オブジェクトの空間次元をサイズ変更
`DepthToSpace2DLayer`	深さから空間への変換層
`SpaceToDepthLayer`	空間から深さへの変換層
`depthToSpace`	Rearrange `dlarray` data from depth dimension into spatial blocks
`spaceToDepth`	Rearrange spatial blocks of `dlarray` data along depth dimension

深層学習ネットワークの作成

`encoderDecoderNetwork`	Create encoder-decoder network
`blockedNetwork`	反復ブロック構造をもつネットワークの作成
`pretrainedEncoderNetwork`	Create encoder network from pretrained network
`cycleGANGenerator`	Create CycleGAN generator network for image-to-image translation
`patchGANDiscriminator`	Create PatchGAN discriminator network
`pix2pixHDGlobalGenerator`	Create pix2pixHD global generator network
`addPix2PixHDLocalEnhancer`	Add local enhancer network to pix2pixHD generator network
`unitGenerator`	Create unsupervised image-to-image translation (UNIT) generator network
`unitPredict`	Perform inference using unsupervised image-to-image translation (UNIT) network

イメージのノイズ除去

`denoiseImage`	深層ニューラルネットワークを使用したイメージのノイズ除去
`denoisingNetwork`	イメージノイズ除去ネットワークの取得
`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

トピック

イメージデータの深層学習向け前処理

Get Started with Image Preprocessing and Augmentation for Deep Learning

Preprocess data with deterministic operations such as normalization or color space conversion, or augment training data with randomized operations such as random cropping or color jitter.
深層学習用のデータストア (Deep Learning Toolbox)
深層学習アプリケーションでデータストアを使用する方法を学びます。
image-to-image 回帰用のデータストアの準備 (Deep Learning Toolbox)
この例では、ImageDatastore の関数 transform および combine 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。
深層学習ワークフローのための Image Processing Toolbox を使用したイメージ拡張
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 Image Processing Toolbox™ 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。

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

ノイズ除去ニューラルネットワークの学習と適用
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。
Create Modular Neural Networks
You can create and customize deep learning networks that follow a modular pattern with repeating groups of layers, such as U-Net and cycleGAN.
Get Started with GANs for Image-to-Image Translation
GAN networks can transfer the styles and characteristics from one set of images to the scene content of other images.
事前学習済みの深層ニューラルネットワーク (Deep Learning Toolbox)
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。
深層学習層の一覧 (Deep Learning Toolbox)
MATLAB^® のすべての深層学習層を確認できます。

MATLAB による深層学習

MATLAB による深層学習 (Deep Learning Toolbox)
畳み込みニューラルネットワー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、GPU、CPU、クラスター、およびクラウドでの学習が含まれます。
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 (Computer Vision Toolbox)
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。

注目の例

深層学習を使用した単一イメージ超解像処理

この例では Very-Deep Super-Resolution (VDSR) ニューラルネットワークを使用して、低解像度イメージから高解像度イメージを推定する方法を示します。

イメージ処理の深層学習

関数

イメージ前処理用のデータストアの作成

イメージの拡張

深層学習インプットのサイズ変更と形状変更

深層学習ネットワークの作成

イメージのノイズ除去

トピック

イメージ データの深層学習向け前処理

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

MATLAB による深層学習

注目の例

深層学習を使用した単一イメージ超解像処理

Unsupervised Day-to-Dusk Image Translation Using UNIT

Detect Image Anomalies Using Explainable One-Class Classification Neural Network

Unsupervised Medical Image Denoising Using CycleGAN

Unsupervised Medical Image Denoising Using UNIT

深層学習を使用した JPEG イメージのデブロック

深層学習を使用したイメージ処理演算子の近似

深層学習を使用したカメラの RAW データ処理パイプラインの構築

Brighten Extremely Dark Images Using Deep Learning

Classify Tumors in Multiresolution Blocked Images

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

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

深層学習を使用したニューラル スタイル転送

事前学習済みのニューラル ネットワークを使用した、カラー イメージからのノイズ除去

Quantify Image Quality Using Neural Image Assessment

イメージデータの深層学習向け前処理

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

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

深層学習を使用したニューラルスタイル転送

事前学習済みのニューラルネットワークを使用した、カラーイメージからのノイズ除去