您可以将GPU编码器™与深度学习工具箱™结合使用，在使用NVIDIA®Jetson和Drive平台的嵌入式平台上生成代码并部署深度学习网络。预先训练的网络和例子，如目标检测、图像分类和驾驶辅助应用程序，使GPU编码器易于使用深度学习，即使没有专家知识的神经网络，深度学习，或先进的计算机视觉算法。
我们从MATLAB中发布的示例开始，说明如何训练YOLO v2对象检测器，使用GPU编码器™，我们生成优化的CUDA代码，并使用NVIDIA®GPU的硬件支持包，我们将生成的代码部署到Jetson Xavier板作为一个独立的应用程序。万博1manbetx
下载部分包含可以用来生成代码的其他脚本和函数。
请参考以下文档链接的例子在MATLAB和所有必要的文件:
使用YOLO v2进行对象检测//www.tianjin-qmedu.com/help/vision/ug/train-an-object-detector-using-you-only-look-once.html

链接到视频:
//www.tianjin-qmedu.com/videos/real-time-object-detection-with-yolo-v2-using-gpu-coder-1553781156610.html