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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

すべて展開する

augmentedImageDatastoreバッチの変換によるイメージ データの拡張
blockedImageDatastoreDatastore 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
jitterColorHSVピクセルの色のランダムな変更
randomWindow2dRandomly 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
Rectangle2 次元四角形領域の空間範囲
Cuboid3 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
imeraseRemove image pixels within rectangular region of interest
resize2dLayer2 次元サイズ変更層
resize3dLayer3 次元サイズ変更層
dlresizedlarray 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
depthToSpaceRearrange dlarray data from depth dimension into spatial blocks
spaceToDepthRearrange spatial blocks of dlarray data along depth dimension
encoderDecoderNetwork符号化器-復号化器ネットワークの作成
blockedNetwork反復ブロック構造をもつネットワークの作成
pretrainedEncoderNetworkCreate encoder network from pretrained network
cycleGANGeneratorCreate CycleGAN generator network for image-to-image translation
patchGANDiscriminatorCreate PatchGAN discriminator network
pix2pixHDGlobalGeneratorCreate pix2pixHD global generator network
addPix2PixHDLocalEnhancerAdd local enhancer network to pix2pixHD generator network
unitGeneratorCreate unsupervised image-to-image translation (UNIT) generator network
unitPredictPerform inference using unsupervised image-to-image translation (UNIT) network
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

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

  • 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。