Johanna Pingel,Mathworks
了解Matlab的方式®可以帮助深入学习工作流的任何部分:从预处理通过部署。该视频提供了用于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程,它显示了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,导入预训练模型,使用GPU的培训模型,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的硬件GPU。
Matlab中的深度学习框架包括一个完整的工作流程,可以帮助您快速开始,识别问题,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。
MATLAB除了ONNX导入和导出功能之外,还提供从Pytorch和Tensorflow-Keras导入模型的工具。
在培训模型之前,需要数据。很多。大型数据库广泛可用,您可以从MATLAB访问这些,但要生成任何类型的合理结果,我们需要将对象与“不是对象”分开。您如何在不花费数周内在数千张图像中标记对象?
MATLAB提供应用程序来帮助这一挑战。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处理将数据传输到GPU或多个GPU,因此您不需要手动将其设置为自己或对其进行编程。扩大到集群和云并更快地培训您的网络,甚至并行运行多个培训。
这是一步的人有时会错过:如果训练有素的网络不顺序,会发生什么?MATLAB可以帮助提供对网络的洞察力。您可以可视化图层,并查看图像通过网络时实际发生的内容。您还可以想象培训过程以获得在结束前的时间延长。
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 - 包括Web,手机或嵌入式GPU。
事实证明MATLAB代码非常快速地运行GPU上的预测。重大变化附带代码生成优化了CUDA代码 - 在NVIDIA GPU上运行的代码。
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。
虽然它确实使深入学习更容易,更容易获得,Matlab不仅仅是一个深入的学习框架。您也可以访问其他Matlab优惠的所有内容。
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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