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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
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。