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?
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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。
やはり、以下の「image-to-image回帰用のデータストアの準備」
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?
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Antworten (1)
Hiro Yoshino
am 27 Dez. 2022
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?
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。
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