随机抽取数据存储
Almacén de datos para extra parches aleatorios aleatorios 2D or 3D de imágenes o imágenes de etiquette as de píxeles
描述
另一份是在imágenes上与我们联系的。随机抽取数据存储比如,de拿督de los almacenes entrada含量ser dos almacenes de拿督de画像,contienen las entradas红y de las respuestas de红色deseadas对位entrenar红:de退化de画像画像,画像de问题de terreno y拿督阿德etiquetas de像素对位红德segmentacion semantica de entrenamiento。
Este对象需要tenga .Deep Learning Toolbox™
背板
由于商业数据的实用性，在不同的数据连接方式下，在不同的数据连接方式下，在不同的数据连接方式下，在不同的数据连接方式下，在不同的数据连接方式下，使用不同的数据。随机抽取数据存储El número real de parches de entrenamiento en cada época es El número de imágenes de entrenamiento multiplicado porPatchesPerImage．在记忆中，我们的记忆是不存在的。
克雷西翁
辛塔克斯
描述
patchds = randomPatchExtractionDatastore (对标量与标量的建立公式的应用ds1的，ds2，PatchSize，名称、值）PatchesPerImage，DataAugmentationY派遣背景Propiedades。具体地说，不同的值是不同的。包括它们之间的丙数。
请写一个almacén的资料，它是所有属的资料，在tamaño 50，请写50,píxeles，它是所有属的资料，在imágenes，它是档案。randomPatchExtractionDatastore（imds1、imds2,50、'PatchesPerImage'，40）imds1imds2
Argumentos de entrada
丙酸酯
目标函数
结合 |
合并来自多个数据存储的数据 |
hasdata |
确定是否可以读取数据 |
numpartitions |
数据存储分区数 |
分区 |
分区数据存储 |
partitionByIndex |
Particion根据指数随机抽取数据存储 |
预览 |
预览数据存储中的数据子集 |
读 |
里尔达托斯德酒店随机抽取数据存储 |
readall |
读取数据存储中的所有数据 |
readByIndex |
这是一个特殊的节日随机抽取数据存储 |
重置 |
将数据存储重置为初始状态 |
洗牌 |
Datos aleatorios en el almacén de Datos |
变换 |
变换数据存储 |
埃森普罗斯
Crear almacén de datos de extracción aleatoria de parches
Cree un almacén de datos de imágenes que contenga imágenes de entrenamiento。El almacén de datos de este ejemplo contene imágenes en color JPEG。
imageDir = fullfile (toolboxdir (“图片”),“imdata”); imds1=图像数据存储（imageDir，“FileExtensions”，“jpg”）;
我们需要将伊玛基尼改造成一个符合高斯标准的人。imds1
imds2=变换（imds1，@（x）imgaussfilt（x，2））；
在rango[0,90]的伊曼奇斯自由馆中，自由馆的等级和水平图像的等级是一致的。图像数据增强器
增量= imageDataAugmenter (“RandRotation”90年[0],“RandXReflection”,真正的)
增强器= imageDataAugmenter with properties: 0 RandXReflection: 1 RandYReflection: 0 RandRotation: [0 90] RandScale: [1 1] RandXScale: [1 1] RandYScale: [1 1] RandXShear: [0 0] RandYShear: [0 0] RandXTranslation: [0 0] RandYTranslation: [0 0]
我们反对额外的烘烤tamaño 100个或100个部分，例如imágenes de entrenamito sin procesar和imágenes de respuesta suavizadas通信者。随机抽取数据存储具体地说，是建立在他的基础上的。DataAugmentation
patchds = randompatchextracactiondatastore (imds1,imds2，[100 100])，．..“数据扩充”，扩充器）
patchds=randomPatchExtractionDatastore，其属性为：PatchesPerImage:128 PatchSize:[100 100]数据增强：[1×1 imageDataAugmenter]MiniBatchSize:128 NumObservations:[]DispatchInBackground:0
我们可以在我们的书信中看到我们的书信的结合。
minibatch=预览（patchds）；输入=minibatch.InputImage；响应=minibatch.ResponseImage；测试=cat（2，输入，响应）；蒙太奇（测试“，“尺寸”，[8 2]）标题('输入（左）和响应（右）'）
Entrenar la red de segmentación semántica mediante el almacén de datos de extracción aleatoria de parches
Cree un almacén de datos de imágenes que contenga imágenes de entrenamiento。
dataDir = fullfile (toolboxdir (“愿景”),“visiondata”，“triangleImages”); imageDir=fullfile（dataDir，“trainingImages”）;imd = imageDatastore (imageDir);
定义社团的名称和意识形态。一个连续的概念，即在苏伊尔河上游的苏伊尔河上游的商船码头上，所有的商船码头都有一个统一的名称和名称。
一会= [“三角形”，“背景”];标签id = [255 0];labelDir = fullfile (dataDir,“培训标签”）;一会,pxds = pixelLabelDatastore (labelDir labelIDs);
Cree un almacén de datos de extracción parches aleatorios para extra parches aleatorios de tamaño 32 por 32 píxeles de las imágenes y las etiquetas de píxelcorrespondientes。根据形象的礼仪，我们可以在píxel的512页上写一些其他的东西。PatchesPerImage
pxds patchds = randomPatchExtractionDatastore (imd, 32岁．..“PatchesPerImage”，512）；
Cree una red para la segmentación semántica。
layers = [imageInputLayer([32 32 1])]“填充”(1) reluLayer) maxPooling2dLayer (2,“步”, 2) convolution2dLayer (64,“填充”, 1) reluLayer () transposedConv2dLayer (64,“步”2,“种植”，1）卷积2dlayer（1,2）softmaxLayer（）像素分类层（）
layers=10x1层阵列，带层：1''图像输入32x32x1图像，带“零中心”规格化2''卷积64 3x3卷积，带跨步[1]和填充[1 1 1]3''ReLU ReLU 4''最大池2x2最大池，带跨步[2]和填充[0 0 0 0]5''卷积64 3x3卷积，带跨步[1]和填充[1 1 1 1]1]6''ReLU ReLU 7''转置卷积64 4x4转置卷积带跨步[2]和输出裁剪[1]8''卷积2 1x1卷积带跨步[1]和填充[0 0 0 0]9''Softmax Softmax 10''像素分类层交叉熵损失
配置路径。调整时间，调整为5。MaxEpochs
选择= trainingOptions (“sgdm”，．..'InitialLearnRate'，1e-3，'MaxEpochs'，5，'Verbose'，false）；
恩特雷纳红葡萄酒。
网= trainNetwork (patchds层,选项);
Sugerencias
坦比恩领事馆
增强图像数据存储（深度学习工具箱）|pixelLabelDatastore(计算机视觉工具箱)|imageDatastore|pixelLabelImageDatastore(计算机视觉工具箱)|列车网络（深度学习工具箱）|图像数据增强器（深度学习工具箱）|TransformedDatastore
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