영상 처리
Deep Learning Toolbox™를 Image Processing Toolbox™와 함께 사용하여 영상 처리 응용 분야에 딥러닝을 적용합니다.
함수
randomPatchExtractionDatastore | Datastore for extracting random 2-D or 3-D random patches from images or pixel label images |
blockedImageDatastore | blockedImage 객체의 블록에 사용할 데이터저장소 (R2021a 이후) |
도움말 항목
- Preprocess Data for Domain-Specific Deep Learning Applications
Perform deterministic or randomized data processing for domains such as image processing, object detection, semantic segmentation, signal and audio processing, and text analytics.
- Augment Images for Deep Learning Workflows
This example shows how you can perform common kinds of randomized image augmentation such as geometric transformations, cropping, and adding noise.
- 딥러닝을 위해 영상 전처리하기
훈련, 예측 및 분류를 위해 영상의 크기를 조정하는 방법과 데이터 증강, 변환 및 특화된 데이터저장소를 사용하여 영상을 전처리하는 방법을 알아봅니다.
- Preprocess Volumes for Deep Learning
Read and preprocess volumetric image and label data for 3-D deep learning.
- Preprocess Multiresolution Images for Training Classification Network (Image Processing Toolbox)
This example shows how to prepare datastores that read and preprocess multiresolution whole slide images (WSIs) that might not fit in memory.
- Get Started with GANs for Image-to-Image Translation (Image Processing Toolbox)
Transfer styles and characteristics from one set of images to the scene content of other images by using generative adversarial networks (GANs).
추천 예제
Segment Objects Using Segment Anything Model (SAM) in Image Segmenter
Interactively segment objects or automatically segment the entire image using the Segment Anything Model (SAM) in the Image Segmenter app.
딥러닝을 사용하여 영상 해상도 높이기
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Image Processing Operator Approximation Using Deep Learning
Approximate an image filtering operation using a multiscale context aggregation network (CAN).
Develop Camera Processing Pipeline Using Deep Learning
Convert RAW camera data to an aesthetically pleasing color image using a U-Net.
Brighten Extremely Dark Images Using Deep Learning
Recover brightened RGB images from RAW camera data collected in extreme low-light conditions using a U-Net.
Unsupervised Day-to-Dusk Image Translation Using UNIT
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Quantify Image Quality Using Neural Image Assessment
Analyze the aesthetic quality of images using a Neural Image Assessment (NIMA) convolutional neural network (CNN).
JPEG Image Deblocking Using Deep Learning
Reduce JPEG compression artifacts in an image using a denoising convolutional neural network (DnCNN).
딥러닝을 사용한 3차원 뇌종양 분할
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Classify Tumors in Multiresolution Blocked Images
Classify multiresolution whole slide images (WSIs) that might not fit in memory using an Inception-v3 deep neural network.
딥러닝을 사용한 다중분광 영상의 의미론적 분할
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Train Fast Style Transfer Network
Train a network to transfer the style of an image to a second image. It is based on the architecture defined in [1].
Ship Detection from Sentinel-1 C Band SAR Data Using YOLOX Object Detection
Detect ships from Sentinel-1 C Band SAR Data using YOLOX object detection.
