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영상 처리를 위한 심층 학습

영상 잡음 제거, 저해상도 영상에서 고해상도 영상 만들기 등의 영상 처리 작업을 컨벌루션 신경망을 사용하여 수행(Deep Learning Toolbox™가 필요함)

심층 학습은 신경망을 사용하여 데이터에서 특징의 유용한 표현을 직접 학습합니다. 예를 들어, 사용자는 사전 훈련된 신경망을 사용하여 영상에서 가우스 잡음을 식별한 후 제거할 수 있습니다.

함수

모두 확장

randomPatchExtractionDatastoreDatastore for extracting random patches from images or pixel label images
denoisingImageDatastoreDenoising image datastore
denoiseImageDenoise image using deep neural network
denoisingNetworkGet image denoising network
dnCNNLayersGet denoising convolutional neural network layers

도움말 항목

심층 학습을 사용한 잡음 제거

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.

Remove Noise from Color Image Using Pretrained Neural Network

This example shows how to remove Gaussian noise from an RGB image by using a pretrained denoising neural network on each color channel independently.

MATLAB에서의 심층 학습 응용 사례

Deep Learning in MATLAB (Deep Learning Toolbox)

Discover deep learning capabilities in MATLAB® using convolutional neural networks for classification and regression, including pretrained networks and transfer learning, and training on GPUs, CPUs, clusters, and clouds.

Preprocess Images for Deep Learning (Deep Learning Toolbox)

Learn how to resize images for training, prediction and classification, and how to preprocess images using data augmentation, transformations, and specialized datastores.

Pretrained Deep Neural Networks (Deep Learning Toolbox)

Learn how to download and use pretrained convolutional neural networks for classification, transfer learning and feature extraction.

Semantic Segmentation Using Deep Learning (Computer Vision Toolbox)

This example shows how to train a semantic segmentation network using deep learning.

Object Detection Using Deep Learning (Computer Vision Toolbox)

This example shows how to train an object detector using deep learning and R-CNN (Regions with Convolutional Neural Networks).

추천 예제