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.

예제

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

속성

모두 확장

영상 입력

`InputSize` — 입력 크기
정수로 이루어진 행 벡터

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.

예: [224 224 3]

`Normalization` — 데이터 정규화
`'zerocenter'` (디폴트 값) | `'zscore'` | `'rescale-symmetric'` | `'rescale-zero-one'` | `'none'` | 함수 핸들

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 = func(X) 형식이 되어야 합니다. 여기서 X는 입력 데이터이고 출력값 Y는 정규화된 데이터입니다.

팁

소프트웨어는 기본적으로 trainNetwork 함수를 사용할 때 자동으로 정규화 통계량을 계산합니다. 훈련 중에 시간을 절약하려면 정규화에 필요한 통계량을 지정하고 trainingOptions의 ResetInputNormalization을 0(fasle)으로 설정하십시오.

`NormalizationDimension` — 정규화 차원
`'auto'` (디폴트 값) | `'channel'` | `'element'` | `'all'`

정규화 차원으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

'auto' – 훈련 옵션이 false이고 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.

데이터형: char | string

`Mean` — 중심 0 및 z-점수 정규화에서의 평균값
`[]` (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

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 지정한 경우 Normalization은 'zerocenter' 또는 'zscore'여야 합니다. Mean이 []인 경우 trainNetwork 함수는 평균값을 계산합니다. 사용자 지정 훈련 루프를 사용하여 dlnetwork 객체를 훈련시키려면, 또는 assembleNetwork 함수를 사용하여 훈련 없이 신경망을 조합하려면 Mean 속성을 숫자형 스칼라 또는 숫자형 배열로 설정해야 합니다.

`StandardDeviation` — z-점수 정규화의 표준편차
`[]` (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

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 지정한 경우 Normalization은 'zscore'여야 합니다. StandardDeviation이 []인 경우 trainNetwork 함수는 표준편차를 계산합니다. 사용자 지정 훈련 루프를 사용하여 dlnetwork 객체를 훈련시키려면, 또는 assembleNetwork 함수를 사용하여 훈련 없이 신경망을 조합하려면 StandardDeviation 속성을 숫자형 스칼라 또는 숫자형 배열로 설정해야 합니다.

`Min` — 다시 스케일링하기 위한 최솟값
`[]` (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

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 지정한 경우 Normalization은 'rescale-symmetric' 또는 'rescale-zero-one'이어야 합니다. Min이 []인 경우 trainNetwork 함수는 국소 최솟값을 계산합니다. 사용자 지정 훈련 루프를 사용하여 dlnetwork 객체를 훈련시키려면, 또는 assembleNetwork 함수를 사용하여 훈련 없이 신경망을 조합하려면 Min 속성을 숫자형 스칼라 또는 숫자형 배열로 설정해야 합니다.

`Max` — 다시 스케일링하기 위한 최댓값
`[]` (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

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 지정한 경우 Normalization은 'rescale-symmetric' 또는 'rescale-zero-one'이어야 합니다. Max가 []인 경우 trainNetwork 함수는 국소 최댓값을 계산합니다. 사용자 지정 훈련 루프를 사용하여 dlnetwork 객체를 훈련시키려면, 또는 assembleNetwork 함수를 사용하여 훈련 없이 신경망을 조합하려면 Max 속성을 숫자형 스칼라 또는 숫자형 배열로 설정해야 합니다.

`SplitComplexInputs` — 입력 데이터를 실수부와 허수부로 분할하는 플래그
`0` (`false`) (디폴트 값) | `1` (`true`)

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 numChannels은 입력 데이터의 실수부를 포함하고 numChannels+1부터 2*numChannels은 입력 데이터의 허수부를 포함합니다. 입력 데이터가 실수인 경우 채널 numChannels+1부터 2*numChannels이 모두 0입니다.

복소수 값 데이터를 신경망에 입력하려면 입력 계층의 SplitComplexInputs 옵션이 1이어야 합니다.

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

`DataAugmentation` — 데이터 증대 변환
`'none'` (디폴트 값) | `'randcrop'` | `'randfliplr'` | `'randcrop'`과 `'randfliplr'`로 구성된 셀형 배열

읽기 전용 속성입니다.

참고

DataAugmentation 속성은 권장되지 않습니다. 자르기, 반사를 비롯한 기하 변환을 사용하여 영상을 전처리하려면 augmentedImageDatastore를 대신 사용하십시오.

훈련 중에 사용할 데이터 증대 변환으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

'none' — 데이터 증대 없음
'randcrop' — 훈련 영상에서 무작위 자르기를 수행합니다. 무작위 자르기의 크기는 입력 크기와 같습니다.
'randfliplr' — 50%의 확률로 입력 영상을 무작위로 가로로 뒤집습니다.
'randcrop'과 'randfliplr'로 구성된 셀형 배열. 이 셀형 배열에 지정된 순서대로 증대가 적용됩니다.

영상 데이터 증대는 과적합을 줄이는 한 가지 방법입니다[1], [2].

데이터형: string | char | cell

계층

`Name` — 계층 이름
`''` (디폴트 값) | 문자형 벡터 | string형 스칼라

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph, dlnetwork 함수는 이름이 ''인 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

데이터형: char | string

`NumInputs` — 입력값의 개수
0 (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층의 입력값 개수. 이 계층에는 입력값이 없습니다.

데이터형: double

`InputNames` — 입력값 이름
`{}` (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층의 입력값 이름. 이 계층에는 입력값이 없습니다.

데이터형: cell

`NumOutputs` — 출력값 개수
`1` (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 개수. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: double

`OutputNames` — 출력값 이름
`{'out'}` (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 이름. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: cell

예제

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영상 입력 계층 만들기

라이브 스크립트 열기

28×28 컬러 영상에 대해 이름이 'input'인 영상 입력 계층을 만듭니다. 기본적으로 이 계층은 모든 입력 영상에서 훈련 세트의 평균값 영상을 빼서 데이터 정규화를 수행합니다.

inputlayer = imageInputLayer([28 28 3],'Name','input')

inputlayer = 
  ImageInputLayer with properties:

                      Name: 'input'
                 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
    classificationLayer]

layers = 
  7x1 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
     7   ''   Classification Output   crossentropyex

참고 문헌

[1] Krizhevsky, A., I. Sutskever, and G. E. Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks". Advances in Neural Information Processing Systems. Vol 25, 2012.

[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

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

코드 생성 시 함수 핸들을 사용하여 지정된 'Normalization'은 지원되지 않습니다.
코드 생성 시 복소수 입력값은 지원되지 않으며 'SplitComplexInputs' 옵션도 지원되지 않습니다.

GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

코드 생성 시 함수 핸들을 사용하여 지정된 'Normalization'은 지원되지 않습니다.
코드 생성 시 복소수 입력값은 지원되지 않으며 'SplitComplexInputs' 옵션도 지원되지 않습니다.

버전 내역

R2016a에 개발됨

모두 확장

R2019b: `AverageImage` 속성 제거 예정

AverageImage는 제거될 예정입니다. Mean을 대신 사용하십시오. AverageImage를 모두 Mean으로 바꾸어 코드를 업데이트하십시오. 속성 간에 차이가 없어 추가로 코드를 업데이트할 필요가 없습니다.

R2019b: `imageInputLayer`와 `image3dInputLayer`가 기본적으로 채널별 정규화 사용

R2019b부터, imageInputLayer와 image3dInputLayer가 기본적으로 채널별 정규화를 사용합니다. 이전 버전에서는 이들 계층이 요소별 정규화를 사용했습니다. 이 동작을 재현하려면 이들 계층의 NormalizationDimension 옵션을 'element'로 설정하십시오.

참고 항목

imageInputLayer

설명

생성

구문

설명

속성

영상 입력

InputSize — 입력 크기 정수로 이루어진 행 벡터

Normalization — 데이터 정규화 'zerocenter' (디폴트 값) | 'zscore' | 'rescale-symmetric' | 'rescale-zero-one' | 'none' | 함수 핸들

NormalizationDimension — 정규화 차원 'auto' (디폴트 값) | 'channel' | 'element' | 'all'

Mean — 중심 0 및 z-점수 정규화에서의 평균값 [] (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

StandardDeviation — z-점수 정규화의 표준편차 [] (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

Min — 다시 스케일링하기 위한 최솟값 [] (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

Max — 다시 스케일링하기 위한 최댓값 [] (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

SplitComplexInputs — 입력 데이터를 실수부와 허수부로 분할하는 플래그 0 (false) (디폴트 값) | 1 (true)

DataAugmentation — 데이터 증대 변환 'none' (디폴트 값) | 'randcrop' | 'randfliplr' | 'randcrop'과 'randfliplr'로 구성된 셀형 배열

계층

Name — 계층 이름 '' (디폴트 값) | 문자형 벡터 | string형 스칼라

NumInputs — 입력값의 개수 0 (디폴트 값)

InputNames — 입력값 이름 {} (디폴트 값)

NumOutputs — 출력값 개수 1 (디폴트 값)

OutputNames — 출력값 이름 {'out'} (디폴트 값)

예제

영상 입력 계층 만들기

참고 문헌

확장 기능

C/C++ 코드 생성 MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

GPU 코드 생성 GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

버전 내역

R2019b: AverageImage 속성 제거 예정

R2019b: imageInputLayer와 image3dInputLayer가 기본적으로 채널별 정규화 사용

참고 항목

도움말 항목

`InputSize` — 입력 크기
정수로 이루어진 행 벡터

`Normalization` — 데이터 정규화
`'zerocenter'` (디폴트 값) | `'zscore'` | `'rescale-symmetric'` | `'rescale-zero-one'` | `'none'` | 함수 핸들

`NormalizationDimension` — 정규화 차원
`'auto'` (디폴트 값) | `'channel'` | `'element'` | `'all'`

`Mean` — 중심 0 및 z-점수 정규화에서의 평균값
`[]` (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

`StandardDeviation` — z-점수 정규화의 표준편차
`[]` (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

`Min` — 다시 스케일링하기 위한 최솟값
`[]` (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

`Max` — 다시 스케일링하기 위한 최댓값
`[]` (디폴트 값) | 3차원 배열 | 숫자형 스칼라

`SplitComplexInputs` — 입력 데이터를 실수부와 허수부로 분할하는 플래그
`0` (`false`) (디폴트 값) | `1` (`true`)

`DataAugmentation` — 데이터 증대 변환
`'none'` (디폴트 값) | `'randcrop'` | `'randfliplr'` | `'randcrop'`과 `'randfliplr'`로 구성된 셀형 배열

`Name` — 계층 이름
`''` (디폴트 값) | 문자형 벡터 | string형 스칼라

`NumInputs` — 입력값의 개수
0 (디폴트 값)

`InputNames` — 입력값 이름
`{}` (디폴트 값)

`NumOutputs` — 출력값 개수
`1` (디폴트 값)

`OutputNames` — 출력값 이름
`{'out'}` (디폴트 값)

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

R2019b: `AverageImage` 속성 제거 예정

R2019b: `imageInputLayer`와 `image3dInputLayer`가 기본적으로 채널별 정규화 사용