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深层学习を使用したコンピュータービジョン

コンピュータービジョンアプリケーションによる深层学习のワークフローの拡张

深度学习工具箱™を计算机视觉工具箱™と共に使用して，コンピュータービジョンアプリケーションに深层学习を适用します。

アプリ

イメージラベラー	コンピュータービジョンアプリケーションに使用するイメージのラベル付け
ビデオラベラー	计算机视觉应用标签视频

`pixelLabelDatastore`	ピクセルラベルデータのデータストア
`pixelLabelImageDatastore`	数据存储的语义分割网络

深层学习ニューラルネットワークを使用したオブジェクト検出。

此示例示出了如何使用MATLAB®，计算机视觉工具箱™和图像处理工具箱™执行常见种类的图像和边界框的增强作为对象检测的工作流的一部分。

这个例子展示了如何使用深学习和R-CNN（与卷积神经网络的地区）训练的对象检测器。

深层学习を使用してクラス别のオブジェクトをセグメント化

此示例示出了如何使用MATLAB®，计算机视觉工具箱™和图像处理工具箱™执行常见种类的图像和像素标签增强的作为语义分割工作流的一部分。

列车采用扩张回旋语义分割网络。

此示例示出了如何培养的U净卷积神经网络与七个通道进行多光谱图像的语义分割：三个彩色通道，三近红外信道，和一个掩模。

この例では，3次元U形网ニューラルネットワークに学习させて，3次元医用画像から脳肿疡のセマンティックセグメンテーションを実行する方法を说明します。

此示例示出了如何定义和创建使用特沃斯基损失定制像素分类层。

培养出更快的R-CNN（与卷积神经网络的区域）对象检测器。

この例では，你只能看一次（永乐）V2オブジェクト検出器に学习させる方法を说明します。

この例では，深层学习を使用してセマンティックセグメンテーションネットワークの学习を行う方法を说明します。