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Aprendizaje profundo para el procesamiento de imágenes

Realizar tareas de procesamiento de imágenes, como la eliminación de ruido de imagen y la creación de imágenes de alta resolución de imágenes de baja resolución, utilizando redes neuronales de circunvolución (requiere Neural Network Toolbox™)

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales para aprender representaciones útiles de características directamente de los datos. Por ejemplo, puede utilizar una red neural preentrenada para identificar y eliminar el ruido de Gauss de las imágenes.

Funciones

denoiseImageImagen de desruido usando la red neural profunda
denoisingNetworkGet Image eliminación Network
denoisingImageDatastoreAlmacén de eliminación de imágenes
dnCNNLayersGet eliminación capas de red neural de circunvolución

Temas

Eliminación usando el aprendizaje profundo

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.

Aplicaciones de aprendizaje profundo en MATLAB

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.

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).

Ejemplos destacados