主要内容

识别，对象检测和语义分割

使用CNNS，YOLO V2和SSD，使用特征的识别，分类，语义图像分割，对象检测和深度学习对象检测

计算机Vision Toolbox™支持图像分类，万博1manbetx对象检测，语义分割和识别的几种方法，包括：

  • 深度学习和卷积神经网络（CNNS）

  • 袋子特色

  • 模板匹配

  • BLOB分析

  • Viola-Jones算法

CNN是一种流行的深度学习架构，可直接从图像数据自动学习有用的特征表示。袋子特征将图像特征编码为适合于图像分类和图像检索的紧凑型表示。模板匹配使用小型图像或模板，在更大的图像中查找匹配区域。BLOB分析使用分段和BLOB属性来识别感兴趣的对象。Viola-Jones算法使用哈尔样功能和级联的分类器来识别对象，包括面部，鼻子和眼睛。您可以培训此分类器以识别其他对象。

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特色例子

对象检测使用SSD深度学习

对象检测使用SSD深度学习

使用深度学习网络架构训练SSD Multibox对象检测器。
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物体检测使用YOLO V3深度学习

物体检测使用YOLO V3深度学习

检测对象使用你只看一次版本3网络。
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对象检测使用YOLO V2深度学习

对象检测使用YOLO V2深度学习

使用“你只看一次”(YOLO) v2深度学习技术训练对象检测器。
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列车分类网络将对象分类为3-D点云

列车分类网络将对象分类为3-D点云

培训分类网络以对3-D点云中的对象进行分类。
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导入经过训练的ONNX YOLO v2对象检测器

导入经过训练的ONNX YOLO v2对象检测器

从ONNX深度学习框架导入经过训练的YOLO v2对象检测器。
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利用深度学习的语义分割

利用深度学习的语义分割

使用深度学习培训语义分割网络。
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使用深度学习估算身体姿势

使用深度学习估算身体姿势

使用Openpose算法估算一个或多个人的身体姿势。
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使用深度学习的视频和光流量数据的活动识别

使用深度学习的视频和光流量数据的活动识别

训练一个充气3d (I3D)双流卷积神经网络的活动识别使用RGB和光流数据从视频。
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万博1manbetx

与Matlab引入深度学习

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