畳み込みニューラルネ​ットワーク(CNN)​を用いて、画像から画​像を生成するにはどう​すればよいのでしょう​か？

画像Aと画像Bをセットとし、回帰用のCNNを用いて

入力画像A　→　出力画像B

のように学習させるにはどうすればよいでしょうか？

以下のMATLABの例を用いて、[images, digits, angles]の要素のanglesを画像の配列に置き換えたところ、学習させる際に「無効な学習データです」と出てしまいました。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-a-convolutional-neural-network-for-regression.html

やはり、以下の「image-to-image回帰用のデータストアの準備」

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-a-convolutional-neural-network-for-regression.html

を参考にした方が良いでしょうか？

その場合、ノイズを付けたすtransform関数を用いる箇所

dsTrainNoisy = transform(imdsTrain,@addNoise);
dsValNoisy = transform(imdsVal,@addNoise);
dsTestNoisy = transform(imdsTest,@addNoise);

は必要ではなくなり、イメージデータストアを2種類用意すれば良いのでしょうか？

Answer 1

[Hiro Yoshino]

trainNetwork の response を見ると、イメージ回帰の response として h x w x d x c x N の 数値配列を指定することが可能なようです。

>以下のMATLABの例を用いて、[images, digits, angles]の要素のanglesを画像の配列に置き換えたところ、学習させる際に「無効な学習データです」と出てしまいました。

angles の出力と画像の出力サイズが異なると思いますが、ネットワークの出力は変更されましたか?

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/image-to-image-regression-using-deep-learning.html

のやり方が参考になると思います。

また、こちらを見ると 分かる通り、combine をすると最後の datastore が応答になりますので、応答用の画像の datastore を準備してインプット画像と combine されると良いかと思います。