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dnCNNLayers

Consiga denozar capas de redes neuronales convolucionales

Descripción

ejemplo

layers = dnCNNLayers Devuelve capas de la red neuronal convolucional (DnCNN) que denotan las imágenes en escala de grises.

Esta función requiere que tenga.Deep Learning Toolbox™

layers = dnCNNLayers(Name,Value) Devuelve capas de la red neuronal convolucional que denotan con parámetros de valor de nombre adicionales que especifican la arquitectura de red.

Ejemplos

contraer todo

Obtenga capas de la imagen que denotan la red neuronal convolucional, ' DnCNN '. Solicite el número predeterminado de capas, que devuelve 20 capas de convolución.

layers = dnCNNLayers
layers =    1x59 Layer array with layers:       1   'InputLayer'             Image Input           50x50x1 images      2   'Conv1'                  Convolution           64 3x3x1 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]      3   'ReLU1'                  ReLU                  ReLU      4   'Conv2'                  Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]      5   'BNorm2'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels      6   'ReLU2'                  ReLU                  ReLU      7   'Conv3'                  Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]      8   'BNorm3'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels      9   'ReLU3'                  ReLU                  ReLU     10   'Conv4'                  Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     11   'BNorm4'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     12   'ReLU4'                  ReLU                  ReLU     13   'Conv5'                  Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     14   'BNorm5'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     15   'ReLU5'                  ReLU                  ReLU     16   'Conv6'                  Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     17   'BNorm6'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     18   'ReLU6'                  ReLU                  ReLU     19   'Conv7'                  Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     20   'BNorm7'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     21   'ReLU7'                  ReLU                  ReLU     22   'Conv8'                  Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     23   'BNorm8'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     24   'ReLU8'                  ReLU                  ReLU     25   'Conv9'                  Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     26   'BNorm9'                 Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     27   'ReLU9'                  ReLU                  ReLU     28   'Conv10'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     29   'BNorm10'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     30   'ReLU10'                 ReLU                  ReLU     31   'Conv11'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     32   'BNorm11'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     33   'ReLU11'                 ReLU                  ReLU     34   'Conv12'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     35   'BNorm12'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     36   'ReLU12'                 ReLU                  ReLU     37   'Conv13'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     38   'BNorm13'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     39   'ReLU13'                 ReLU                  ReLU     40   'Conv14'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     41   'BNorm14'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     42   'ReLU14'                 ReLU                  ReLU     43   'Conv15'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     44   'BNorm15'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     45   'ReLU15'                 ReLU                  ReLU     46   'Conv16'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     47   'BNorm16'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     48   'ReLU16'                 ReLU                  ReLU     49   'Conv17'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     50   'BNorm17'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     51   'ReLU17'                 ReLU                  ReLU     52   'Conv18'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     53   'BNorm18'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     54   'ReLU18'                 ReLU                  ReLU     55   'Conv19'                 Convolution           64 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     56   'BNorm19'                Batch Normalization   Batch normalization with 64 channels     57   'ReLU19'                 ReLU                  ReLU     58   'Conv20'                 Convolution           1 3x3x64 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]     59   'FinalRegressionLayer'   Regression Output     mean-squared-error 

Puede entrenar una imagen personalizada que denote la red proporcionando estas capas y una a.denoisingImageDatastoretrainNetwork

Argumentos de entrada

contraer todo

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

Ejemplo: 'NetworkDepth',15

Número de capas de convolución, especificadas como un entero positivo con un valor mayor o igual que 3.

Ejemplo: 15

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Argumentos de salida

contraer todo

Denotan capas de redes neuronales convolucionales, devueltas como un vector de objetos.Layer

Sugerencias

  • La red DnCNN puede detectar ruido y otros artefactos de imagen de alta frecuencia. Por ejemplo, puede entrenar la red DnCNN para aumentar la resolución de la imagen o eliminar los artefactos de compresión JPEG. El ejemplo muestra cómo entrenar una DnCNN para reducir los artefactos de compresión JPEG en una imagen.Imagen JPEG Deblocking usando Deep Learning

Referencias

[1] Zhang, K., W. Zuo, Y. Chen, D. Meng, and L. Zhang. "Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising." IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 26, Issue 7, 2017, pp. 3142–3155.

Introducido en R2017b