Обработка изображений с использованием глубокого обучения

Расширьте рабочие процессы глубокого обучения с приложениями для обработки изображений

Примените глубокое обучение к приложениям для обработки изображений при помощи Deep Learning Toolbox™ вместе с Image Processing Toolbox™.

Функции

augmentedImageDatastoreПреобразуйте пакеты, чтобы увеличить данные изображения
randomPatchExtractionDatastoreDatastore для извлечения случайных 2D или 3-D случайных закрашенных фигур от изображений или пикселя помечает изображения
blockedImageDatastoreDatastore для использования с блоками из blockedImage объекты

Темы

Предварительно обработайте данные для проблемно-ориентированного применения глубокого обучения

Выполните детерминированную или рандомизированную обработку данных для областей, таких как обработка изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация, обработка сигналов и обработка аудиоданных и текстовая аналитика.

Увеличьте изображения для рабочих процессов глубокого обучения Используя Image Processing Toolbox

В этом примере показано, как MATLAB® и Image Processing Toolbox™ могут выполнить общие виды увеличения изображений как часть рабочих процессов глубокого обучения.

Предварительно обработайте изображения для глубокого обучения

Узнать, как, чтобы изменить размер изображений для обучения, предсказания и классификации, и как предварительно обработать изображения с помощью увеличения данных, преобразований и специализированных хранилищ данных.

Предварительно обработайте объемы для глубокого обучения

Считайте и предварительно обработайте объемное изображение и пометьте данные для 3-D глубокого обучения.

Начало работы с GANs для перевода от изображения к изображению (Image Processing Toolbox)

Сети GAN могут передать стили и характеристики от одного набора изображений к содержимому сцены других изображений.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте