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Preprocesar datos para redes neuronales profundas

Preprocese y administre datos de deep learning

En los flujos de trabajo de deep learning, un primer paso habitual es preprocesar los datos para asegurarse de que estén en un formato que la red pueda aceptar. Por ejemplo, puede cambiar el tamaño de la entrada de imagen para que coincida con el tamaño de una capa de entrada de imagen. También puede preprocesar datos para reforzar las características deseadas o reducir artefactos que pueden sesgar la red. Por ejemplo, puede normalizar o eliminar ruido de los datos de entrada.

Puede preprocesar una entrada de imagen mediante operaciones como el cambio de tamaño con almacenes de datos y las funciones disponibles en MATLAB® y Deep Learning Toolbox™. Otras toolboxes de MATLAB ofrecen funciones, almacenes de datos y apps para etiquetar, procesar y aumentar datos de deep learning. Utilice herramientas especializadas de otras toolboxes de MATLAB para procesar datos para dominios como el procesamiento de imágenes, la detección de objetos, la segmentación semántica, el procesamiento de señales, el procesamiento de audio y el análisis de texto.

Apps

Image LabelerLabel images for computer vision applications
Video LabelerLabel video for computer vision applications
Ground Truth LabelerLabel ground truth data for automated driving applications
Lidar LabelerLabel ground truth data in lidar point clouds (desde R2020b)
Signal LabelerEtiquete atributos de señal, regiones y puntos de interés y extraiga características (desde R2019a)

Funciones

imageDatastoreDatastore for image data
augmentedImageDatastoreTransformar lotes para aumentar datos de imágenes
imageDataAugmenterConfigure image data augmentation
augmentApply identical random transformations to multiple images
minibatchqueueCreate mini-batches for deep learning (desde R2020b)

Temas

Preprocesar datos de deep learning

Personalizar almacenes de datos

Etiquetar datos de validación (ground truth) para el entrenamiento