对于使用深度学习图像分类应用程序执行代码生成。它使用代码生成命令生成MEX函数，该函数使用图像分类网络（如MobileNet-v2、ResNet和GoogLeNet）运行预测。

集成的深度学习网络进入的Simulink生成的代码CUDA®。万博1manbetxGPU编码器™不支持代码生成Simuli万博1manbetxnk模块，但仍然可以通过产生具有GPU编码器一个动态链接万博1manbetx库（dll），然后通过使用其集成到Simulink作为S-功能块使用在Simulink GPU的计算能力遗留代码的工具。欲了解更多信息，请参见legacy_code。为了说明这个概念，该示例使用车道检测与优化GPU编码器。最初的例子使用具有OpenCV函数一个C ++文件中读取的帧，绘制车道，并在视频输出叠加的帧速率的信息。此示例使用Simulink模块由计算万博1manbetx机视觉系统工具箱™来执行相同的操作。

从深度学习网络，由代表生成代码CUDA®SeriesNetwork反对。在本例中，串联网络是一种卷积神经网络，可以从图像中检测和输出车道标记边界。

为使用深度学习的交通标志检测和识别应用程序生成CUDA®MEX代码。交通标志检测与识别是驾驶员辅助系统的一个重要应用，它为驾驶员提供与道路标志相关的信息。

使用深度学习的徽标分类应用程序的代码生成。它使用代码生成生成MEX函数的命令，该函数在SeriesNetwork对象调用LogoNet。

使用深度学习的行人检测应用程序的代码生成。行人检测是计算机视觉中的一个关键问题。行人检测在自动驾驶、监控、机器人等领域有着广泛的应用。

代码生成使用深度学习的图像分割应用。它使用代码生成生成MEX函数的命令，该函数对SegNet[1]的DAG网络对象执行预测，SegNet是用于图像分割的深度学习网络。

使用GPU编码器在NVIDIA®GPU上训练和部署全卷积语义分割网络™.

代码生成使用深度学习的图像分割应用。它使用代码生成生成MEX函数的命令，该函数对用于图像分割的深度学习网络U-Net的DAG网络对象执行预测。

从MATLAB®代码生成CUDA®MEX，并使用去噪卷积神经网络（DnCNN[1]）对灰度图像进行去噪。可以使用去噪网络来估计噪声图像中的噪声，然后将其移除以获得去噪图像。

使用NVIDIA TensorRT生成深度学习应用程序的代码™ 图书馆。它使用代码生成命令生成一个MEX文件，以便使用TensorRT使用ResNet-50图像分类网络执行预测。第二个例子演示了代码生成命令通过使用TensorRT一个标志分类网络，以产生MEX文件执行8位整数预测。

演示批处理大小大于1的代码生成。这个演示包含两个示例，首先，使用cnncodegen公司生成将一批图像作为输入的代码。第二个示例使用代码生成并传递一批图像作为输入。

为一个你只看一次（YOLO）的v2对象检测器生成CUDA®MEX。YOLO v2目标检测网络由两个子网组成。特征提取网络，然后是检测网络。此示例为在对象检测使用YOLO V2深度学习例如，从计算机视觉工具箱™。欲了解更多信息，请参见对象检测使用YOLO V2深度学习（计算机视觉工具箱）。您可以修改这个例子来生成MEXCUDA®在进口网络导入预训练ONNX YOLO v2对象检测器计算机视觉工具箱示例™. 有关详细信息，请参见导入预训练ONNX YOLO v2对象检测器（计算机视觉工具箱）。

为SSD网络（ssdObjectDetector对象）生成CUDA®代码，并利用NVIDIA®cuDNN和TensorRT库。SSD网络是基于前向卷积神经网络的，它可以在一次拍摄中检测图像中的多个对象。SSD网络可以看作有两个子网。特征提取网络，然后是检测网络。

使用cnncodegen公司函数生成的，关于ARM®的Mali GPU采用深度学习图像分类应用程序代码。该示例使用MobileNet-V2DAG网络进行图像的分类。生成的代码利用ARM计算库，用于计算机视觉和机器学习的优势。

演示如何生成长期短期记忆（LSTM）网络代码CUDA®。的示例生成MEX应用程序，它在一个输入的时间序列中的每个步骤使得预测。两种方法表明：使用的方法的标准LSTM网络和方法利用相同LSTM网络的状态行为。本例使用加速度传感器数据从智能电话承载在所述主体和使得在佩戴者的活动预测。用户动作被分成五大类别之一，即跳舞，跑步，坐着，站着，和散步。该示例使用一个预训练LSTM网络。有关培训的详细信息，请参阅序列类别使用Deep学习从深度学习工具箱（深学习工具箱），例如™。

为使用深度学习的图像分割应用程序生成并部署CUDA®可执行文件。它使用GPU编码器™ NVIDIA？GPU在NVIDIA驱动器上部署可执行文件的支持包™ 站台。此示例在主机上执行代码生成，并使用支持包的远程生成功能在目标平台上生成代码。有关语义分割的万博1manbetx详细信息，请参见语义分割网络的代码生成。

从DAGNetwork对象生成CUDA®代码，并使用GPU编码器将生成的代码部署到NVIDIA®Jetson TX2板上™ NVIDIA GPU支持包。本例使用resnet50深度学习网络对USB网络摄像头视频流中的图像进行分类。万博1manbetx