영상 처리를 위한 딥러닝
심층 신경망을 사용하여 영상 잡음 제거 및 영상 간 변환 등의 영상 처리 작업 수행(Deep Learning Toolbox™가 필요함)
딥러닝은 신경망을 사용하여 데이터에서 특징의 유용한 표현을 직접 학습합니다. 예를 들어, 사전 훈련된 신경망을 사용하여 영상에서 잡음과 같은 아티팩트를 식별하고 제거할 수 있습니다.
함수
도움말 항목
딥러닝을 위해 영상 데이터 전처리하기
- Get Started with Image Preprocessing and Augmentation for Deep Learning
Preprocess data for deep learning applications with deterministic operations such as resizing, or augment training data with randomized operations such as random cropping.
- Datastores for Deep Learning (Deep Learning Toolbox)
Learn how to use datastores in deep learning applications. - image-to-image 회귀를 위해 데이터저장소 준비하기 (Deep Learning Toolbox)
이 예제에서는 image-to-image 회귀 신경망을 훈련시키기 위해ImageDatastore
의transform
함수와combine
함수를 사용하여 데이터저장소를 준비하는 방법을 보여줍니다.
영상 처리 응용 분야를 위한 신경망 만들기
- Train and Apply Denoising Neural Networks
Use a pretrained neural network to remove Gaussian noise from a grayscale image, or train your own network using predefined layers. - Create Modular Neural Networks
You can create and customize deep learning networks that follow a modular pattern with repeating groups of layers, such as U-Net and cycleGAN. - Get Started with GANs for Image-to-Image Translation
Transfer styles and characteristics from one set of images to the scene content of other images by using generative adversarial networks (GANs). - 사전 훈련된 심층 신경망 (Deep Learning Toolbox)
분류, 전이 학습 및 특징 추출을 위해 사전 훈련된 컨벌루션 신경망을 다운로드하고 사용하는 방법을 알아봅니다. - 딥러닝 계층 목록 (Deep Learning Toolbox)
MATLAB®에서 제공하는 딥러닝 계층에 대해 알아봅니다.
MATLAB의 딥러닝
- MATLAB의 딥러닝 (Deep Learning Toolbox)
사전 훈련된 신경망 및 전이 학습, 그리고 GPU, CPU, 클러스터 및 클라우드에서의 훈련 등 분류 및 회귀에 컨벌루션 신경망을 사용하여 MATLAB의 딥러닝 기능을 알아봅니다. - 딥러닝을 사용한 의미론적 분할 (Computer Vision Toolbox)
이 예제에서는 의미론적 분할 신경망을 사용하여 영상을 분할하는 방법을 보여줍니다.