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Preprocesamiento de datos de deep learning

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, la segmentación semántica, el procesamiento de señales, el procesamiento de audio y el análisis de texto.

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
Lidar LabelerLabel ground truth data in lidar point clouds
Signal LabelerEtiquete atributos de señal, regiones y puntos de interés y extraiga características

Temas

Preprocesar datos de deep learning

Etiquetar datos de validación (ground truth) para el entrenamiento

Personalizar almacenes de datos