Main Content

La traducción de esta página aún no se ha actualizado a la versión más reciente. Haga clic aquí para ver la última versión en inglés.

Preprocesamiento de datos

Administre y preprocese datos de imágenes para deep learning

En los flujos de trabajo de deep learning, un primer paso habitual es preprocesar los datos de imágenes para asegurarse de que estén 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 LabelerLabel images for computer vision applications
Video LabelerLabel video for computer vision applications
Ground Truth LabelerLabel ground truth data for automated driving applications

Funciones

imageDatastoreDatastore for image data
augmentedImageDatastoreTransformar lotes para aumentar datos de imágenes
imageDataAugmenterConfigure image data augmentation
augmentApply identical random transformations to multiple images
minibatchqueueCreate mini-batches for deep learning (desde R2020b)

Temas