物体识别是使创新系统和自动驾驶汽车一样,基于图像的检索和自主机器人。机器学习和深度学习这些系统依靠很难培养,评价和比较。
在这个网络研讨会我们探讨MATLAB地址最常见的开发对象识别系统时遇到的挑战。这对深入学习网络研讨会将介绍新功能,机器学习和计算机视觉。
我们将用实际的例子来说明:
- 使用大型图像数据集训练模型
- 培训深层神经网络从头开始
- 使用转移学习为新任务重用深度网络训练
- 探索学习机器学习和深度之间的权衡
的主持人
Johanna Pingel于2013年加入MathWorks团队,专门从事与MATLAB图像处理和计算机视觉应用。她有伦斯勒理工学院硕士学位和卡内基梅隆大学的学士学位。她一直在计算机视觉的应用程序空间工作超过5年,关注对象检测和跟踪。
Avinash尼希米技术的计算机视觉应用程序工作在MathWorks营销。加入MathWorks之前他花了7年作为一种算法开发人员和研究人员为医院设计的计算机视觉算法安全性和视频监控。卡内基梅隆大学的他拥有一个硕士学位。
