dnCNNLayers

Получите шумоподавление сверточные слои нейронной сети

Синтаксис

layers = dnCNNLayers
layers = dnCNNLayers(Name,Value)

Описание

пример

layers = dnCNNLayers возвращает слои шумоподавления сверточная нейронная сеть (DnCNN) для полутоновых изображений.

Эта функция требует, чтобы у вас был Deep Learning Toolbox™.

layers = dnCNNLayers(Name,Value) возвращает слои шумоподавления сверточная нейронная сеть с дополнительной архитектурой сети определения параметров, передаваемых по значению имени.

Примеры

свернуть все

Получите слои шумоподавления изображений сверточная нейронная сеть, 'DnCNN'. Запросите количество по умолчанию слоев, которое возвращает 20 слоев свертки.

layers = dnCNNLayers
layers = 
  1x59 Layer array with layers:

     1   'InputLayer'             Image Input           50x50x1 images
     2   'Conv1'                  Convolution           64 3x3x1 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     3   'ReLU1'                  ReLU                  ReLU
     4   'Conv2'                  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'                  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'                  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'                  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'                  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'                  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'                  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'                  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'                 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'                 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'                 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'                 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'                 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'                 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'                 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'                 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'                 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'                 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'                 Convolution           1 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
    59   'FinalRegressionLayer'   Regression Output     mean-squared-error

Можно обучить сеть шумоподавления пользовательского изображения путем обеспечения этих слоев и denoisingImageDatastore к trainNetwork.

Входные параметры

свернуть все

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'NetworkDepth',15

Количество слоев свертки, заданных как положительное целое число со значением, больше, чем или равный 3.

Пример: 15

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Выходные аргументы

свернуть все

Шумоподавление сверточные слои нейронной сети, возвращенные как вектор объектов Layer.

Советы

  • Сеть DnCNN может обнаружить шум и другие высокочастотные артефакты изображений. Например, можно обучить сеть DnCNN, чтобы увеличить разрешение изображения или удалить артефакты сжатия JPEG. Разблокирование Изображения JPEG в качестве примера Используя Глубокое обучение показывает, как обучить DnCNN уменьшать артефакты сжатия JPEG в изображении.

Ссылки

[1] Чжан, K., В. Цзо, И. Чен, Д. Мэн и Л. Чжан. "Вне Гауссова Denoiser: Невязка, Узнающая о Глубоком CNN для Шумоподавления Изображений". Транзакции IEEE на Обработке изображений. Издание 26, Выпуск 7, 2017, стр 3142–3155.

Введенный в R2017b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте