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深層学習デ,タの前処理
深層学習用のデ,タの管理と前処理
データの前処理は,ネットワークで受け入れられる形式で生データを準備する,深層学習ワークフローに共通する最初の手順です。。データの前処理を行って,必要な特徴を強調したり,ネットワークにバイアスを生じさせる可能性があるアーティファクトを低減することもできます。たとえば,入力デタを正規化したり,入力デタからノズを削除できます。
编译器メ,matlab®および深度学习工具箱™で提供されるデータストアと関数を使用したサイズ変更などの操作によって行うことができます。その他のMATLABツールボックスには,深層学習データのラベル付け,処理,拡張のための関数,データストア,およびアプリが用意されています。その他のMATLABツールボックスの専用ツールを使用して,イメージ処理,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーション,信号処理,オーディオ処理,テキスト分析などの領域向けにデータを処理します。
アプリ
メジラベラ | コンピュタビジョンアプリケションに使用するメジのラベル付け |
ビデオラベラ | 用于计算机视觉应用的标签视频 |
グラウンドトゥルスラベラ | 自動運転アプリケ,ション用にグラウンドトゥル,スデ,タをラベル付け |
激光雷达ラベラ | 在激光雷达点云中标记地面真实数据 |
信号ラベラ | 対象となる信号の属性,領域および点へのラベル付けまたは特徴の抽出 |
トピック
深層学習デ,タの前処理
- 深層学習用のデ,タセット
さまざまな深層学習タスク用のデ,タセットを確認。 - イメージ分類用のデータストアの作成と確認
この例では,深層学習ネットワークの学習で使用するイメージデータストアの作成,読み取り,および拡張を行う方法を示します。 - メ,ジの深層学習向け前処理
学習,予測,および分類用にイメージのサイズを変更する方法と,データ拡張,変換,および専用のデータストアを使用してイメージを前処理する方法を学びます。 - ボリュ,ムの深層学習向け前処理
ボリュムメジとラベルデタを読み取り,3次元深層学習向けに前処理します。 - 領域固有の深層学習用途のためのデ,タの前処理
イメージ処理,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーション,信号およびオーディオ処理,テキスト分析など,領域に対する確定的またはランダム化されたデータ処理を実行します。
グラウンドトゥル,ス学習デ,タへのラベル付け
- グラウンドトゥル,スデ,タにラベルを付けるためのアプリの選択
グラウンドトゥル,スデ,タのラベル付けに,次のどのアプリを使用するかを決定します。メジラベラ、ビデオラベラ、グラウンドトゥルスラベラ、激光雷达ラベラ,または信号ラベラ。 - セマンティックセグメンテ,ションのピクセルのラベル付け(计算机视觉工具箱)
セマンティックセグメンテーションネットワークに学習させるために,ラベル付けアプリを使用して,ピクセルにラベルを付けます。 - グラウンドトゥル,スラベラ,入門(自动驾驶工具箱)
対話的に複数の激光雷达信号およびビデオ信号に同時にラベルを付けます。 - カスタムラベル付け関数(信号处理工具箱)
カスタムラベル付け関数を作成および管理します。 - オ,ディオ信号内の発声された単語のラベル付け(信号处理工具箱)
信号ラベラを使用して,オ,ディオ信号内の音声にラベル付けします。
デタストアのカスタマズ
- 深層学習用のデ,タストア
深層学習アプリケ,ションでデ,タストアを使用する方法を学びます。 - 图片对图片回帰用のデ,タストアの準備
この例では,ImageDatastore
の関数变换
および结合
を使用してimage-to-image回帰ネットワークの学習用のデータストアを準備する方法を説明します。 - メモリ外のシ,ケンスデ,タを使用したネットワ,クの学習
この例では,データストアの変換と組み合わせによってメモリ外のシーケンスデータで深層学習ネットワークに学習させる方法を説明します。 - 畳み込みニュ,ラルネットワ,クを使用したテキストデ,タの分類
この例では,畳み込みニュ,ラルネットワ,クを使用してテキストデ,タを分類する方法を説明します。 - 深層学習を使用したメモリ外のテキストデ,タの分類
この例では,変換されたデータストアを使用して深層学習ネットワークでメモリ外のテキストデータを分類する方法を説明します。