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.
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.
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.
Visualisierung und Interpretierbarkeit
Mithilfe von Visualisierungstechniken wie Grad-CAM und LIME lassen sich die Entscheidungskriterien von KI-Modellen untersuchen.
Bereitstellung von KI-Systemen
Simulieren Sie Ihre Computer-Vision-Systeme und stellen Sie diese auf Embedded Hardware, Unternehmenssystemen oder in der Cloud bereit.
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.
Semantische Segmentierung
Wie Kunden KI mit MATLAB und Simulink einsetzen
Produkte
Erfahren Sie mehr über KI-Produkte, die für Computer-Vision-Anwendungen verwendet werden.
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Deep Learning
Entwerfen und implementieren Sie tiefe neuronale Netze mit Algorithmen und vortrainierten Modellen.
Deep Learning für LiDAR
Wenden Sie KI-Techniken auf LiDAR-Anwendungen an.
