Обработка изображений с использованием глубокого обучения
Применить глубокое обучение к приложениям обработки изображений при помощи Toolbox™ Deep Learning совместно с Image Processing Toolbox™.
Функции
augmentedImageDatastore | Преобразуйте пакеты, чтобы увеличить данные изображения |
randomPatchExtractionDatastore | Datastore для извлечения случайных 2 -D или 3 -D случайных закрашенных фигур из изображений или изображений с меткой пикселя |
blockedImageDatastore | Datastore для использования с блоками из blockedImage объекты |
Темы
Предварительная обработка данных для специфичных для домена применений глубокого обучения
Выполните детерминированную или рандомизированную обработку данных для таких областей, как обработка изображений, обнаружение объектов, семантическая сегментация, обработка сигналов и аудио и текстовая аналитика.
В этом примере показано, как MATLAB ® и Image Processing Toolbox™ могут выполнять общие виды увеличения изображений как часть рабочих процессов глубокого обучения.
Предварительная обработка изображений для глубокого обучения
Узнать, как изменить размер изображений для обучения, предсказания и классификации, и как обработать изображения с помощью увеличения данных, преобразований и специализированных хранилищ данных.
Предварительная обработка томов для глубокого обучения
Считывайте и предварительно обрабатывайте объемное изображение и данные о метках для 3-D глубокого обучения.
Запуск с сетями GAN для преобразования изображений в изображения (набор Image Processing Toolbox)
Сети GAN могут переносить стили и характеристики из одного набора изображений в содержимое сцены других изображений.
