Johanna Pingel, MathWorks
学习MATLAB®可以帮助深度学习工作流的任何部分:从预处理到部署。本视频提供了图像和视频的深度学习技术的高级概述。它描述了完整的工作流,并展示了MATLAB如何在各个阶段帮助深度学习应用程序,包括导入和预处理图像,导入预先训练的模型,使用gpu训练模型,调试深度学习结果,以及将深度学习模型部署到包括嵌入式gpu在内的硬件上。
MATLAB中的深度学习框架包括一个完整的工作流,以帮助您快速入门,识别问题,并节省时间。
无论您是深度学习的初学者还是专家,Matlab都可以帮助 - 从预处理到部署一直。
设计深入学习模型可能是挑战的最少。
幸运的是,Matlab有很多例子可以帮助您开始使用,并且您可以通过专家设计的许多流行型号,并培训数百万图像,为转移学习提供了一个很好的起点。
除了ONNX的导入和导出功能,MATLAB还提供了从Pytorch和TensorFlow-Keras导入模型的工具。
在训练模型之前,您需要数据。这样的例子有很多。大型数据库可以广泛使用,您可以从MATLAB访问这些数据库,但为了产生任何合理的结果,我们需要将对象与“非对象”分开。你如何在没有花费数周时间的情况下,在成千上万的图像中给物体进行标签?
MATLAB提供了应用程序来帮助解决这一挑战。例如,
您可以选择您在每个图像中关心的对象
您甚至可以选择属于对象或类别的一部分的像素。[这对语义分割数据至关重要]
并且您可以通过使用对象探测器(自定义或预构建)来自动化此操作,以便通过整个视频运行,并以秒为单位生成对象的许多图像。
现在是时候训练网络了。随着所有这些数据,以及这些网络的复杂结构,这可能需要数小时或几天。为了帮助速度,我们支持NVIDIA GPU。万博1manbetx
MATLAB处理您的数据传输到GPU或多个GPU,所以您不需要手动设置或编程自己。扩展到集群和云,更快地培训网络,甚至并行运行多个培训。
这是人们有时会忽略的一个步骤:如果经过训练的网络表现不好会发生什么?MATLAB可以帮助提供对网络的深入了解。你可以将层形象化,看看当图像通过网络时会发生什么。你也可以想象训练过程,在训练结束之前就知道训练是如何进行的。
在这些步骤结束时,可能在几个迭代之后,您有一个完全训练的网络来执行任务。现在是时候谈话部署了。
MATLAB可以帮助您快速部署您的代码在任何地方-包括web,您的电话,或嵌入式gpu。
事实证明,MATLAB代码在GPU上运行预测非常快。最大的变化是代码生成优化了CUDA代码——在NVIDIA gpu上本地运行的代码。
您可以在此处清楚地看到速度的差异。
还有关于其他领域的深度学习研究,如语音识别和文本分析。以下是在MATLAB中运行的非图像深度学习任务的两个示例。
虽然它确实使深度学习更容易、更容易获得,但MATLAB并不仅仅是一个深度学习框架。您也可以访问MATLAB提供的所有其他内容。
您还可以访问Matlab中的其他语言。将您的开源工作带入MATLAB,然后使用我们丰富的可视化和应用程序与该数据一起工作。
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