ディープラーニング：画像補正の基礎から超解像変換の応用まで

概要

ディープラーニングの技術は分類や検出、セマンティックセグメンテーションなどの物体認識の分野だけでなく、画像補正の分野でも利用が広がっています。従来、色変換やフィルタなど画像処理アルゴリズムを組み合わせて画像補正アルゴリズムを構築していました。対して、ディープラーニングによる画像補正では劣化画像と真値画像を与えることで補正ネットワークを学習させることができます。

MATLABは画像処理の基本的なアルゴリズムからディープラーニングなどの高度なアルゴリズムまで扱える統合開発環境です。本Webセミナーではディープラーニングを使った画像補正ネットワークの構築についてご紹介いたします。劣化画像の生成から画像データの水増し(データオーギュメンテーション)、ネットワークの構築、学習、そして品質評価まで効率よく実現する様子をご覧いただきます。

ディープラーニングを活用した画像補正や画像変換、画像補完にご興味をお持ちの方に最適なセミナーです。

ハイライト

• ディープラーニングによる画像補正の基礎
• ノイズ除去のための劣化画像の作成とネットワークの構築および学習
• さまざまな応用例(超解像変換、JPEGブロッキングノイズ除去)