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denoisingNetwork

イメージ ノイズ除去ネットワークの取得

説明

net = denoisingNetwork(modelName) は、modelName によって指定された事前学習済みのイメージ ノイズ除去深層ニューラル ネットワークを返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ が必要です。

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事前学習済みのノイズ除去畳み込みニューラル ネットワーク「DnCNN」の取得

net = denoisingNetwork('DnCNN')
net = 
  SeriesNetwork with properties:

         Layers: [59x1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'InputLayer'}
    OutputNames: {'FinalRegressionLayer'}

事前学習済みのネットワークをイメージ ノイズ除去に使用する方法の例については、denoiseImageを参照してください。

入力引数

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事前学習済みノイズ除去深層ニューラル ネットワークの名前。文字ベクトル 'DnCnn' として指定します。これは、現在利用可能な唯一の事前学習済みノイズ除去ネットワークであり、グレースケール イメージの学習のみが行われています。

データ型: char | string

出力引数

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事前学習済み深層ニューラル ネットワーク。SeriesNetwork (Deep Learning Toolbox) オブジェクトとして返されます。

参照

[1] Zhang, K., W. Zuo, Y. Chen, D. Meng, and L. Zhang. "Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising." IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 26, Number 7, Feb. 2017, pp. 3142-3155.

R2017b で導入