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Procesamiento de imágenes mediante deep learning

Realice tareas de procesamiento de imágenes, como eliminar el ruido de la imagen y realice una traducción entre imágenes, mediante técnicas de deep learning que usan redes neuronales profundas (requiere Deep Learning Toolbox™)

Las técnicas de deep learning usan redes neuronales para aprender representaciones útiles de ciertas características directamente a partir de los datos. Por ejemplo, se puede usar una red neuronal previamente entrenada para identificar y eliminar ciertos artefactos de una imagen, como el ruido.

Funciones

expandir todo

augmentedImageDatastoreTransform batches to augment image data
blockedImageDatastoreDatastore for use with blocks from blockedImage objects
denoisingImageDatastoreDenoising image datastore
imageDatastoreDatastore for image data
randomPatchExtractionDatastoreDatastore for extracting random 2-D or 3-D random patches from images or pixel label images
transformTransform datastore
combineCombine data from multiple datastores
jitterColorHSVRandomly alter color of pixels
randomWindow2dRandomly select rectangular region in image
randomCropWindow3dCreate randomized cuboidal cropping window
centerCropWindow2dCreate rectangular center cropping window
centerCropWindow3dCreate cuboidal center cropping window
RectangleSpatial extents of 2-D rectangular region
CuboidSpatial extents of 3-D cuboidal region
randomAffine2dCreate randomized 2-D affine transformation
randomAffine3dCreate randomized 3-D affine transformation
affineOutputViewCreate output view for warping images
imeraseRemove image pixels within rectangular region of interest
resize2dLayer2-D resize layer
resize3dLayer3-D resize layer
dlresizeResize spatial dimensions of dlarray object
DepthToSpace2DLayerDepth to space layer
SpaceToDepthLayerSpace to depth layer
depthToSpaceRearrange dlarray data from depth dimension into spatial blocks
spaceToDepthRearrange spatial blocks of dlarray data along depth dimension
encoderDecoderNetworkCreate encoder-decoder network
blockedNetworkCreate network with repeating block structure
pretrainedEncoderNetworkCreate encoder network from pretrained network
cycleGANGeneratorCreate CycleGAN generator network for image-to-image translation
patchGANDiscriminatorCreate PatchGAN discriminator network
pix2pixHDGlobalGeneratorCreate pix2pixHD global generator network
addPix2PixHDLocalEnhancerAdd local enhancer network to pix2pixHD generator network
unitGeneratorCreate unsupervised image-to-image translation (UNIT) generator network
unitPredictPerform inference using unsupervised image-to-image translation (UNIT) network
denoiseImageDenoise image using deep neural network
denoisingNetworkObtener una red para eliminar el ruido de una imagen
dnCNNLayersGet denoising convolutional neural network layers

Temas

Preprocesar datos de imágenes para deep learning

Crear redes neuronales para aplicaciones de procesamiento de imágenes

Deep learning 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.
  • Semantic Segmentation Using Deep Learning (Computer Vision Toolbox)
    This example shows how to segment an image using a semantic segmentation network.