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imageInputLayer

영상 입력 계층

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설명

영상 입력 계층은 신경망에 2차원 영상을 입력하고 데이터 정규화를 적용합니다.

3차원 영상의 경우 image3dInputLayer를 사용하십시오.

생성

구문

layer = imageInputLayer(inputSize)
layer = imageInputLayer(inputSize,Name=Value)

설명

layer = imageInputLayer(inputSize)는 영상 입력 계층을 반환하고 InputSize 속성을 지정합니다.

layer = imageInputLayer(inputSize,Name=Value)는 하나 이상의 이름-값 인수를 사용하여 선택적으로 Normalization, NormalizationDimension, Mean, StandardDeviation, Min, Max, SplitComplexInputs, Name 속성을 설정합니다.

예제

속성

모두 확장

영상 입력

읽기 전용 속성입니다.

입력 데이터의 크기로, 정수로 이루어진 행 벡터 [h w c]로 지정됩니다. 여기서 h, w, c는 각각 높이, 너비, 채널 개수입니다.

  • 회색조 영상의 경우 c가 1인 벡터를 지정하십시오.

  • RGB 영상의 경우 c가 3인 벡터를 지정하십시오.

  • 다중분광 영상이나 초분광 영상의 경우 c가 채널 개수인 벡터를 지정하십시오.

3차원 영상이나 볼륨 입력의 경우 image3dInputLayer를 사용하십시오.

읽기 전용 속성입니다.

데이터가 입력 계층을 통과하여 순방향으로 전파될 때마다 적용할 데이터 정규화로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

  • "zerocenter" — Mean으로 지정된 평균값을 뺍니다.

  • "zscore" — Mean으로 지정된 평균값을 빼고 StandardDeviation으로 나눕니다.

  • "rescale-symmetric" — Min으로 지정된 최솟값과 Max로 지정된 최댓값을 사용하여 입력값이 [-1, 1] 범위 내에 오도록 다시 스케일링합니다.

  • "rescale-zero-one" — Min으로 지정된 최솟값과 Max로 지정된 최댓값을 사용하여 입력값이 [0, 1] 범위 내에 오도록 다시 스케일링합니다.

  • "none" — 입력 데이터를 정규화하지 않습니다.

  • 함수 핸들 — 지정된 함수를 사용하여 데이터를 정규화합니다. 함수는 Y = f(X) 형식이 되어야 합니다. 여기서 X는 입력 데이터이고 출력값 Y는 정규화된 데이터입니다.

입력 데이터가 복소수 값이고 SplitComplexInputs 옵션이 0(false)인 경우 Normalization 옵션은 "zerocenter", "zscore", "none" 또는 함수 핸들이어야 합니다. (R2024a 이후)

R2024a 이전: 복소수 값 데이터를 신경망에 입력하려면 SplitComplexInputs 옵션이 1(true)이어야 합니다.

팁

기본적으로 trainnet 함수를 사용할 때 자동으로 정규화 통계량이 계산됩니다. 훈련 중에 시간을 절약하려면 정규화에 필요한 통계량을 지정하고 trainingOptions의 ResetInputNormalization 옵션을 0(false)으로 설정하십시오.

ImageInputLayer 객체는 이 속성을 문자형 벡터 또는 함수 핸들로 저장합니다.

정규화 차원으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

  • "auto" – 훈련 옵션이 0(false)이고 정규화 통계량 중 하나(Mean, StandardDeviation, Min 또는 Max)를 지정한 경우, 통계량과 일치하는 차원에 대해 정규화합니다. 그렇지 않은 경우, 훈련 시점에 통계량을 다시 계산하고 채널별 정규화를 적용합니다.

  • "channel" – 채널별 정규화.

  • "element" – 요소별 정규화.

  • "all" – 스칼라 통계량을 사용하여 모든 값을 정규화합니다.

ImageInputLayer 객체는 이 속성을 문자형 벡터로 저장합니다.

중심 0 및 z-점수 정규화에서의 평균값으로, h×w×c 배열, 채널당 평균값으로 구성된 1×1×c 배열, 숫자형 스칼라 또는 []로 지정됩니다. 여기서 h, w, c는 각각 평균값의 높이, 너비, 채널 개수입니다.

Mean 속성을 지정하려면 Normalization 속성이 "zerocenter" 또는 "zscore"이어야 합니다. Mean이 []이면 훈련 시점이나 초기화 시점에 속성이 자동으로 설정됩니다.

  • trainnet 함수는 훈련 데이터를 사용하여 평균을 계산하고 결과 값을 사용합니다.

  • initialize 함수와 dlnetwork 함수는 Initialize 옵션이 1(true)인 경우 속성을 0으로 설정합니다.

Mean은 복소수 값일 수 있습니다. (R2024a 이후) Mean이 복소수 값이면 SplitComplexInputs 옵션은 0(false)이어야 합니다.

R2024a 이전: SplitComplexInputs 옵션을 1(true)로 설정하여 평균을 실수부와 허수부로 분할하고 입력 데이터를 실수부와 허수부로 분할하도록 설정할 수 있습니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
복소수 지원 여부: 예

z-점수 정규화에서의 표준편차로, h×w×c 배열, 채널당 평균값으로 구성된 1×1×c 배열, 숫자형 스칼라 또는 []로 지정됩니다. 여기서 h, w, c는 각각 표준편차의 높이, 너비, 채널 개수입니다.

StandardDeviation 속성을 지정하려면 Normalization 속성이 "zscore"이어야 합니다. StandardDeviation이 []이면 훈련 시점이나 초기화 시점에 속성이 자동으로 설정됩니다.

  • trainnet 함수는 훈련 데이터를 사용하여 표준편차를 계산하고 결과 값을 사용합니다.

  • initialize 함수와 dlnetwork 함수는 Initialize 옵션이 1(true)인 경우 속성을 1로 설정합니다.

StandardDeviation은 복소수 값일 수 있습니다. (R2024a 이후) StandardDeviation이 복소수 값이면 SplitComplexInputs 옵션은 0(false)이어야 합니다.

R2024a 이전: SplitComplexInputs 옵션을 1(true)로 설정하여 표준편차를 실수부와 허수부로 분할하고 입력 데이터를 실수부와 허수부로 분할하도록 설정할 수 있습니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
복소수 지원 여부: 예

다시 스케일링하기 위한 최솟값으로, h×w×c 배열, 채널당 국소 최솟값으로 구성된 1×1×c 배열, 숫자형 스칼라 또는 []로 지정됩니다. 여기서 h, w, c는 각각 국소 최솟값의 높이, 너비, 채널 개수입니다.

Min 속성을 지정하려면 Normalization이 "rescale-symmetric" 또는 "rescale-zero-one"이어야 합니다. Min이 []이면 훈련 시점이나 초기화 시점에 속성이 자동으로 설정됩니다.

  • trainnet 함수는 훈련 데이터를 사용하여 최솟값을 계산하고 결과 값을 사용합니다.

  • Initialize 옵션이 1(true)인 경우 initialize 함수와 dlnetwork 함수는 Normalization이 "rescale-symmetric" 및 "rescale-zero-one"일 때 속성을 각각 -1 및 0으로 설정합니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

다시 스케일링하기 위한 최댓값으로, h×w×c 배열, 채널당 국소 최댓값으로 구성된 1×1×c 배열, 숫자형 스칼라 또는 []로 지정됩니다. 여기서 h, w, c는 각각 국소 최댓값의 높이, 너비, 채널 개수입니다.

Max 속성을 지정하려면 Normalization이 "rescale-symmetric" 또는 "rescale-zero-one"이어야 합니다. Max이 []이면 훈련 시점이나 초기화 시점에 속성이 자동으로 설정됩니다.

  • trainnet 함수는 훈련 데이터를 사용하여 최댓값을 계산하고 결과 값을 사용합니다.

  • initialize 함수와 dlnetwork 함수는 Initialize 옵션이 1(true)인 경우 속성을 1로 설정합니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

읽기 전용 속성입니다.

입력 데이터를 실수부와 허수부로 분할하는 플래그로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

  • 0(false) – 입력 데이터를 분할하지 않습니다.

  • 1(true) – 데이터를 실수부와 허수부로 분할합니다.

SplitComplexInputs가 1인 경우 계층은 입력 데이터보다 두 배 많은 수의 채널을 출력합니다. 예를 들어, 입력 데이터가 numChannels개의 채널을 갖는 복소수 값이면 계층은 2*numChannels개의 채널을 갖는 데이터를 출력합니다. 이때 채널 1부터 numChannels는 입력 데이터의 실수부를 포함하고 numChannels+1부터 2*numChannels는 입력 데이터의 허수부를 포함합니다. 입력 데이터가 실수인 경우 채널 numChannels+1부터 2*numChannels이 모두 0입니다.

입력 데이터가 복소수 값이고 SplitComplexInputs가 0(false)인 경우, 계층은 복소수 값을 갖는 데이터를 다음 계층에 전달합니다. (R2024a 이후)

R2024a 이전: 복소수 값 데이터를 신경망에 입력하려면 입력 계층의 SplitComplexInputs 옵션이 1(true)이어야 합니다.

복소수 값 데이터를 갖는 신경망을 훈련시키는 방법을 보여주는 예제는 Train Network with Complex-Valued Data 항목을 참조하십시오.

계층

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainnet 및 dlnetwork 함수는 이름이 ""인 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

ImageInputLayer 객체는 이 속성을 문자형 벡터로 저장합니다.

데이터형: char | string

읽기 전용 속성입니다.

계층의 입력값 개수. 이 계층에는 입력값이 없습니다.

데이터형: double

읽기 전용 속성입니다.

계층의 입력값 이름. 이 계층에는 입력값이 없습니다.

데이터형: cell

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 개수로, 1로 반환됩니다. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: double

읽기 전용 속성입니다.

출력값 이름으로, {'out'}으로 반환됩니다. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: cell

예제

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라이브 스크립트 열기

28×28 컬러 영상에 대해 영상 입력 계층을 만듭니다.

inputlayer = imageInputLayer([28 28 3])
inputlayer = 
  ImageInputLayer with properties:

                      Name: ''
                 InputSize: [28 28 3]
        SplitComplexInputs: 0

   Hyperparameters
          DataAugmentation: 'none'
             Normalization: 'zerocenter'
    NormalizationDimension: 'auto'
                      Mean: []

Layer 배열에 영상 입력 계층을 포함시킵니다.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,Stride=2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer]
layers = 
  6x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input       28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution   20 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU              ReLU
     4   ''   2-D Max Pooling   2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     5   ''   Fully Connected   10 fully connected layer
     6   ''   Softmax           softmax

알고리즘

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참고 문헌

[1] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." Communications of the ACM 60, no. 6 (May 24, 2017): 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386

[2] Cireşan, D., U. Meier, J. Schmidhuber. "Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification". IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2012.

확장 기능

버전 내역

R2016a에 개발됨

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참고 항목

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도움말 항목