Preprocesamiento de datos para imágenes

Preprocese y administre datos de deep learning

El preprocesamiento de datos suele ser el primer paso del flujo de trabajo de deep learning para preparar datos en bruto en un formato que la red pueda aceptar. Por ejemplo, puede cambiar el tamaño de la entrada de imagen para que coincida con el tamaño de una capa de entrada de imagen. También puede preprocesar datos para reforzar las características deseadas o reducir artefactos que pueden sesgar la red. Por ejemplo, puede normalizar o eliminar ruido de los datos de entrada.

Puede preprocesar una entrada de imagen mediante operaciones como el cambio de tamaño con almacenes de datos y las funciones disponibles en MATLAB^® y Deep Learning Toolbox™. Otras toolboxes de MATLAB ofrecen funciones, almacenes de datos y apps para etiquetar, procesar y aumentar datos de deep learning. Utilice herramientas especializadas de otras toolboxes de MATLAB para procesar datos para dominios como el procesamiento de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica.

Apps

Image Labeler	Label images for computer vision applications
Video Labeler	Label video for computer vision applications
Ground Truth Labeler	Label ground truth data for automated driving applications

Funciones

`augmentedImageDatastore`	Transform batches to augment image data
`imageDataAugmenter`	Configure image data augmentation
`augment`	Apply identical random transformations to multiple images

Temas

Preprocess Images for Deep Learning
Learn how to resize images for training, prediction, and classification, and how to preprocess images using data augmentation, transformations, and specialized datastores.
Preprocess Volumes for Deep Learning
Read and preprocess volumetric image and label data for 3-D deep learning.
Datastores for Deep Learning
Learn how to use datastores in deep learning applications.
Import Data into Deep Network Designer
Import and visualize data in Deep Network Designer.
Deep Learning in MATLAB
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.
Deep Learning Tips and Tricks
Learn how to improve the accuracy of deep learning networks.
Data Sets for Deep Learning
Discover data sets for various deep learning tasks.

Ejemplos destacados

Prepare Datastore for Image-to-Image Regression

Prepare a datastore for training an image-to-image regression network using the transform and combine functions of ImageDatastore.

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Augment Images for Deep Learning Workflows

Perform common kinds of randomized image augmentation such as geometric transformations, cropping, and adding noise.

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Create and Explore Datastore for Image Classification

Create, read, and augment an image datastore for use in training a deep learning network. In particular, this example shows how to create an ImageDatastore object from a collection of images, read and extract the properties of the datastore, and create an augmentedImageDatastore for use during training.

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