画像ノイズ除去のための講義56

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画像ノイズ除去のための講義56

深層学習のオンライン認定コースへようこそ

目次

  1. セマンティックセグメンテーションのための完全な畳み込みニューラルネットワークのトレーニング
  2. セマンティックセグメンテーションのためのグラウンドトゥルースデータ
  3. ニューラルネットワークの訓練に使用する損失関数
  4. デイスロスによるニューラルネットワークのトレーニング
  5. ディコンボリューションネットワークを用いた画像の復元
  6. ノイズ除去のためのディコンボリューションネットワーク
  7. ノイズフィルタリングのための画像の劣化モデル
  8. スキップ接続によるネットワークの改善
  9. ディコンボリューションネットワークによる低線量CTノイズ除去
  10. 深層ジェネレータネットワークへの導入

セマンティックセグメンテーションのための完全な畳み込みニューラルネットワークのトレーニング

セマンティックセグメンテーションを目的としたニューラルネットワークのトレーニングには、大量のグラウンドトゥルースデータが必要です。セマンティックセグメンテーションのトレーニングには、入力画像と対応するグラウンドトゥルース(セマンティックにセグメント化された画像)が必要です。トレーニングのために、出力マップはワンホットベクトルの配列として表現されます。ワンホットベクトルの次元数は、画像内に存在するオブジェクトのカテゴリの数と同じです。ピクセルごとのエントロピー損失関数またはディスロスを使用して、ニューラルネットワークのトレーニングを行います。エントロピー損失では、ターゲットと実際の出力の確率の差を最小化します。

セマンティックセグメンテーションのためのグラウンドトゥルースデータ

セマンティックセグメンテーションのトレーニングでは、グラウンドトゥルースデータの作成が重要です。グラウンドトゥルースデータとして、オリジナルの入力画像とそれに対応する正解のセグメンテーション画像(セマンティックにセグメント化された画像)を用意する必要があります。セマンティックセグメンテーションのためのニューラルネットワークのトレーニングでは、ワンホットベクトルの配列として出力マップが表現されます。ワンホットベクトルの次元数は、画像内に存在するオブジェクトのカテゴリの数と同じです。トレーニング中には、損失関数を定義する必要があります。ピクセルごとのエントロピー損失関数やディスロスを使用して、ニューラルネットワークのトレーニングを行います。

ニューラルネットワークの訓練に使用する損失関数

ニューラルネットワークの訓練には、損失関数が必要です。セマンティックセグメンテーションのためのニューラルネットワークの訓練にはピクセルごとのエントロピー損失関数またはディスロスを使用します。エントロピー損失関数は、ターゲットと実際の出力の確率の差を最小化するためのものです。ディスロスは、ターゲットと実際の出力の重なり具合を計算し、その重なり具合に基づいて損失を定義します。ニューラルネットワークのトレーニング中は、損失関数を最小化するようにネットワークパラメータを調整します。

ディスロスによるニューラルネットワークのトレーニング

ディスロスは、セマンティックセグメンテーションを行うためのニューラルネットワークのトレーニングに使用されます。ディスロスは、ターゲットと実際の出力の重なり具合を計算し、その重なり具合に基づいて損失を定義します。ディスロスは、各クラスごとに計算され、すべてのクラスの損失の合計がセグメンテーションの全体的な損失を表します。ニューラルネットワークの訓練中にバックプロパゲーションと勾配降下法を使用してこの損失を最小化します。

ディコンボリューションネットワークを用いた画像の復元

ディコンボリューションネットワークは、画像の復元またはノイズの除去という別の応用を持ちます。ディコンボリューションネットワークは、ノイズが除去されたクリーンな画像を復元するために使用されます。ディコンボリューションネットワークは、畳み込み層とデコンボリューション層の組み合わせで構成されており、スキップ接続という概念を使用します。スキップ接続は、畳み込み層から対応するデコンボリューション層に直接出力をフィードすることで機能します。スキップ接続は、画像の詳細な情報を保持し、復元された画像の品質を向上させる役割を果たします。

ノイズ除去のためのディコンボリューションネットワーク

ノイズ除去のためのディコンボリューションネットワークは、ノイズが混入した画像をフィルタリングするために使用されます。ノイズ除去のためには、ディコンボリューションネットワークの訓練にクリーンな入力画像と対応するノイズ画像のペアが必要です。ディコンボリューションネットワークは、ノイズが抑制されたクリーンな画像を復元するために使用されます。ネットワークを訓練した後、ノイズが除去された画像が出力されます。

ノイズフィルタリングのための画像の劣化モデル

画像フィルタリングの目的は、ノイズを除去し、画像を最も元の状態に近づけることです。画像フィルタリングには、画像の劣化モデルが使用されます。一般的な劣化モデルでは、元の入力画像が劣化オペレータHを経て、画像にノイズが追加されます。ノイズフィルタリングは、元の入力画像を復元するための処理です。

スキップ接続によるネットワークの改善

スキップ接続は、ネットワークのパフォーマンスを改善するために使用されます。スキップ接続は、畳み込み層から対応するデコンボリューション層に直接出力をフィードすることで機能します。スキップ接続は、ネットワークの性能向上だけでなく、バックプロパゲーションアルゴリズムの安定化にも役立ちます。

ディコンボリューションネットワークによる低線量CTノイズ除去

低線量CTノイズ除去のために、ディコンボリューションネットワークが使用されます。ディコンボリューションネットワークは、低線量のCT画像からノイズを除去し、クリーンな画像を復元するために使用されます。クリーンな画像を復元することで、CT画像の診断がより信頼性があります。

深層ジェネレータネットワークへの導入

深層学習では、ディスクリミネータネットワークとジェネレータネットワークの2つの異なる側面があります。ディスクリミネータネットワークは、分類タスクに使用されます。一方、ジェネレータネットワークは生成タスクに使用されます。次回のクラスでは、ジェネレータネットワークについて詳しく説明します。

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