KI für Computer Vision

Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen zur Informationsgewinnung aus Bildern und Videos

Wenden Sie Deep-Learning-Techniken an, um die besten Ergebnisse bei Computer-Vision-Projekten zu erzielen, z. B. bei der Objekterkennung, der semantischen Segmentierung und der Klassifizierung von Bildern und Videos. MATLAB ermöglicht es, den gesamten Workflow für die Entwicklung von Computer-Vision-Systemen mit Deep Learning zu optimieren – von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung.

Deep Learning für Computer Vision mit MATLAB

Warum MATLAB?

Interaktive Apps

Verwenden Sie Low-Code-Apps, um Bild- und Videodaten zu kennzeichnen, Deep-Learning-Modelle zu erstellen und zu trainieren sowie KI-Experimente zu verwalten.

Auswahl einer App zur Kennzeichnung von Ground-Truth-Daten

Deep-Learning-Netze interaktiv erstellen, visualisieren und bearbeiten (3:54)

Trainieren von Objektdetektoren im Experiment Manager

Vortrainierte Modelle

Wenden Sie ein bereits vortrainiertes Modell direkt auf Ihr Vorhaben an, passen Sie es mithilfe von Transfer Learning an oder verwenden Sie es als Merkmalsextraktor.

Vortrainierte Deep-Learning-Modelle

Deep Learning mit MATLAB: Transfer Learning in 10 Zeilen MATLAB Programmcode (3:59)

Importieren des vortrainierten ONNX YOLO v2-Objektdetektors

Visualisierung und Interpretierbarkeit

Mithilfe von Visualisierungstechniken wie Grad-CAM und LIME lassen sich die Entscheidungskriterien von KI-Modellen untersuchen.

Untersuchung von Netzwerkvorhersagen mithilfe von Deep-Learning-Visualisierungstechniken

Untersuchung des semantischen Segmentierungsnetzes mithilfe von Grad-CAM

Bereitstellung von KI-Systemen

Simulieren Sie Ihre Computer-Vision-Systeme und stellen Sie diese auf Embedded Hardware, Unternehmenssystemen oder in der Cloud bereit.

MATLAB und Simulink für Edge-KI

Deep Learning in der Cloud

Nutzung von Deep Learning für Computer Vision mit MATLAB

Ob Sie zum ersten Mal mit Deep Learning für Computer Vision arbeiten oder komplexe Systeme entwickeln: Diese Tutorials und Beispiele zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Kenntnisse ausbauen können und erleichtern Ihnen die Arbeit an Ihrem nächsten Projekt.