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
説明
は、グレースケール イメージのためのノイズ除去畳み込みニューラル ネットワーク (DnCNN) の層を返します。layers
= dnCNNLayers
この関数には、Deep Learning Toolbox™ が必要です。
は、layers
= dnCNNLayers('NetworkDepth',networkDepth
)networkDepth
個の畳み込み層をもつノイズ除去畳み込みニューラル ネットワークを返します。
例
イメージ ノイズ除去ネットワークの層の取得
ノイズ除去畳み込みニューラル ネットワーク「DnCNN」の層を取得します。既定の層の数を要求します。これにより、20 個の畳み込み層が返されます。
layers = dnCNNLayers
layers = 1x59 Layer array with layers: 1 'InputLayer' Image Input 50x50x1 images 2 'Conv1' 2-D Convolution 64 3x3x1 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 3 'ReLU1' ReLU ReLU 4 'Conv2' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 5 'BNorm2' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 6 'ReLU2' ReLU ReLU 7 'Conv3' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 8 'BNorm3' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 9 'ReLU3' ReLU ReLU 10 'Conv4' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 11 'BNorm4' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 12 'ReLU4' ReLU ReLU 13 'Conv5' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 14 'BNorm5' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 15 'ReLU5' ReLU ReLU 16 'Conv6' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 17 'BNorm6' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 18 'ReLU6' ReLU ReLU 19 'Conv7' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 20 'BNorm7' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 21 'ReLU7' ReLU ReLU 22 'Conv8' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 23 'BNorm8' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 24 'ReLU8' ReLU ReLU 25 'Conv9' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 26 'BNorm9' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 27 'ReLU9' ReLU ReLU 28 'Conv10' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 29 'BNorm10' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 30 'ReLU10' ReLU ReLU 31 'Conv11' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 32 'BNorm11' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 33 'ReLU11' ReLU ReLU 34 'Conv12' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 35 'BNorm12' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 36 'ReLU12' ReLU ReLU 37 'Conv13' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 38 'BNorm13' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 39 'ReLU13' ReLU ReLU 40 'Conv14' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 41 'BNorm14' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 42 'ReLU14' ReLU ReLU 43 'Conv15' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 44 'BNorm15' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 45 'ReLU15' ReLU ReLU 46 'Conv16' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 47 'BNorm16' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 48 'ReLU16' ReLU ReLU 49 'Conv17' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 50 'BNorm17' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 51 'ReLU17' ReLU ReLU 52 'Conv18' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 53 'BNorm18' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 54 'ReLU18' ReLU ReLU 55 'Conv19' 2-D Convolution 64 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 56 'BNorm19' Batch Normalization Batch normalization with 64 channels 57 'ReLU19' ReLU ReLU 58 'Conv20' 2-D Convolution 1 3x3x64 convolutions with stride [1 1] and padding [1 1 1 1] 59 'FinalRegressionLayer' Regression Output mean-squared-error
これらの層とdenoisingImageDatastore
をtrainNetwork
(Deep Learning Toolbox)に提供することで、カスタム イメージ ノイズ除去ネットワークを学習させることができます。
入力引数
networkDepth
— 畳み込み層の数
20
(既定値) | 正の整数
畳み込み層の数。3 以上の値を持つ正の整数として指定します。
データ型: single
| double
| int8
| int16
| int32
| uint8
| uint16
| uint32
出力引数
ヒント
DnCNN ネットワークは、ノイズおよびその他の高周波数イメージ アーティファクトを検出できます。たとえば、イメージの解像度を高めたり、JPEG 圧縮アーティファクトを取り除いたりするために、DnCNN ネットワークに学習させることができます。深層学習を使用した JPEG イメージのデブロックの例では、DnCNN に学習させて、イメージの JPEG 圧縮アーティファクトを低減する方法を説明しています。
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, Issue 7, 2017, pp. 3142–3155.
バージョン履歴
R2017b で導入
参考
denoiseImage
| denoisingNetwork
| denoisingImageDatastore
| trainNetwork
(Deep Learning Toolbox)
MATLAB コマンド
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