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.

Предварительно обработайте изображения мультиразрешения для учебной сети классификации (Image Processing Toolbox)

В этом примере показано, как подготовить хранилища данных, которые читают и предварительно обрабатывают мультиразрешение целые изображения понижения (WSIs), который не может уместиться в памяти.

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

Single Image Super-Resolution Using Deep Learning

Одно суперразрешение изображений Используя глубокое обучение

Оцените изображение с высоким разрешением от изображения с низкой разрешающей способностью с помощью нейронной сети очень глубокого суперразрешения (VDSR).

Скрипт Open Live Script
Image Processing Operator Approximation Using Deep Learning

Приближение оператора обработки изображений Используя глубокое обучение

Аппроксимируйте операцию фильтрации изображений с помощью многошкальной сети агрегации контекста (CAN).

Скрипт Open Live Script
Develop RAW Camera Processing Pipeline Using Deep Learning

Разработайте НЕОБРАБОТАННЫЙ конвейер обработки камеры Используя глубокое обучение

Преобразуйте НЕОБРАБОТАННЫЕ данные о камере в эстетически приятное цветное изображение с помощью U-Net.

Скрипт Open Live Script
Recover Images from Extreme Low-Light Conditions Using Deep Learning

Восстановите изображения с экстремального слабого освещения Используя глубокое обучение

Восстановите украшенные изображения RGB с НЕОБРАБОТАННЫХ данных о камере, собранных при экстремальном слабом освещении с помощью U-Net.

Скрипт Open Live Script
Detect Image Anomalies Using Explainable One-Class Classification Neural Network

Обнаружьте аномалии изображений Используя объяснимую нейронную сеть классификации одного класса

Обнаружьте и локализуйте аномалии, такие как трещины в конкретной использующей объяснимой классификации единых классов.

Скрипт Open Live Script
Unsupervised Day-to-Dusk Image Translation Using UNIT

Безнадзорный перевод дня к сумраку изображений Используя МОДУЛЬ

Переведите изображения между дневным временем и условиями освещения сумрака с помощью безнадзорной сети перевода от изображения к изображению (МОДУЛЬ).

Скрипт Open Live Script
Unsupervised Medical Image Denoising Using CycleGAN

Безнадзорное медицинское шумоподавление изображений Используя CycleGAN

Сгенерируйте высококачественные изображения компьютерной томографии (CT) большей дозы от шумных изображений CT низкой дозы с помощью нейронной сети CycleGAN.

Скрипт Open Live Script
Unsupervised Medical Image Denoising Using UNIT

Безнадзорное медицинское шумоподавление изображений Используя МОДУЛЬ

Сгенерируйте высококачественные изображения компьютерной томографии (CT) от шумных изображений CT низкой дозы с помощью МОДУЛЬНОЙ нейронной сети.

Скрипт Open Live Script
Quantify Image Quality Using Neural Image Assessment

Определите количество качества изображения Используя нейронную оценку изображений

Анализируйте эстетическое качество изображений с помощью сверточной нейронной сети (CNN) Neural Image Assessment (NIMA).

Скрипт Open Live Script
Classify Tumors in Multiresolution Blocked Images

Классифицируйте опухоли на мультиразрешение блокированные изображения

Классифицируйте мультиразрешение целые изображения понижения (WSIs), который не может уместиться в памяти с помощью глубокой нейронной сети Inception-v3.

Скрипт Open Live Script
3-D Brain Tumor Segmentation Using Deep Learning

3-D сегментация опухоли головного мозга Используя глубокое обучение

Обучите 3-D нейронную сеть U-Net и выполните семантическую сегментацию опухолей головного мозга от 3-D медицинских изображений.

Скрипт Open Live Script
Semantic Segmentation of Multispectral Images Using Deep Learning

Семантическая Сегментация многоспектральных изображений Используя глубокое обучение

Выполните семантическую сегментацию многоспектрального изображения с семью каналами с помощью U-Net.

Скрипт Open Live Script
JPEG Image Deblocking Using Deep Learning

Разблокирование изображения JPEG Используя глубокое обучение

Обучите сверточную нейронную сеть шумоподавления (DnCNN), затем используйте сеть, чтобы уменьшать артефакты сжатия JPEG в изображении.

Скрипт Open Live Script
Remove Noise from Color Image Using Pretrained Neural Network

Удалите шум из цветного изображения Используя предварительно обученную нейронную сеть

Удалите Гауссов шум из изображения RGB с помощью сверточной нейронной сети шумоподавления.

Скрипт Open Live Script
Neural Style Transfer Using Deep Learning

Нейронная передача стиля Используя глубокое обучение

Примените стилистический внешний вид одного изображения к содержимому сцены второго изображения с помощью предварительно обученной сети VGG-19 [1].

Скрипт Open Live Script
Train Fast Style Transfer Network

Обучите быструю сеть передачи стиля

Обучите сеть, чтобы передать стиль изображения к второму изображению. Это основано на архитектуре, заданной в [1].

Скрипт Open Live Script

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте