Main Content

La traduzione di questa pagina non è aggiornata. Fai clic qui per vedere l'ultima versione in inglese.

Prova il Deep Learning in 10 righe di codice MATLAB

Questo esempio mostra come utilizzare il Deep Learning per identificare gli oggetti su una webcam live utilizzando solo 10 righe di codice MATLAB®. Prova l’esempio e scopri quanto è semplice iniziare a utilizzare il Deep Learning in MATLAB.

  1. Esegui questi comandi per effettuare i download necessari, collegati alla webcam e ottieni una rete neurale preaddestrata.

    camera = webcam;  % Connect to the camera
net = squeezenet; % Load the neural network

    Se hai bisogno di installare webcam e i componenti complementari, comparirà un messaggio dalla funzione con un link per aiutarti a scaricare i componenti complementari gratuiti utilizzando Add-On Explorer. In alternativa, vedi MATLAB Support Package for USB Webcams.

    SqueezeNet è una rete neurale convoluzionale (CNN) preaddestrata su oltre un milione di immagini ed è in grado di classificare le immagini in 1000 categorie di oggetti (ad esempio, tastiera, mouse, tazza da caffè, matita e molti animali).

  2. Esegui il codice che segue per visualizzare e classificare le immagini dal vivo. È sufficiente puntare la webcam su un oggetto e la rete neurale comunica che classe di oggetto crede che la webcam stia mostrando. La rete neurale continuerà a classificare le immagini fino alla pressione di Ctrl+C. Il codice adatta le dimensioni delle immagini alla rete tramite imresize.

    while true
    im = snapshot(camera);       % Take a picture
    image(im);                   % Show the picture
    im = imresize(im,[227 227]); % Resize the picture for squeezenet
    label = classify(net,im);    % Classify the picture
    title(char(label));          % Show the class label
    drawnow
end

    In questo esempio, la rete classifica correttamente una tazza da caffè. Prova a sperimentare con gli oggetti che ti circondano per vedere quanto è precisa la rete.

    Webcam image of a mug with the title displaying the predicted class ("coffee mug")

    Per guardare un video di questo esempio, vai su Deep Learning in 11 righe di codice MATLAB.

    Per scoprire come ampliare questo esempio e mostrare i punteggi di probabilità delle categorie, vedi Classify Webcam Images Using Deep Learning.

    Per le fasi successive del Deep Learning si può utilizzare la rete preaddestrata per altre attività. Risolvi nuovi problemi di classificazione sui dati di immagini con il transfer learning o l’estrazione di feature. Per gli esempi, vedere Avvio rapido del Deep Learning utilizzando il transfer learning e Addestramento dei classificatori utilizzando le feature estratte dalle reti preaddestrate. Per provare altre reti preaddestrate, vedere Reti neurali profonde preaddestrate.

Vedi anche

| |

Argomenti complementari