AI and image learning map
- Image Classification
- Object Detection
- Semantic Segmentation
- Instance Segmentation
- Text Detection & OCR & Barcode
- Anomaly Detection
- Deep Learning Exten
- Deep Pose Estimation
- Deep Tracking
- Integration with Python
- Integration with Software(Compiler & Compiler SDK)
- Integration with Hardware(GPU,ARM,FPGA)
- @DeepLearning_Classification
- @RabbitDetect(Object Detect & Image Segment)
- @Python_MATLAB_Intergation
- @IPCV_Lab
- @AOI_Lab
- [@RL_Lab]
- @DL_Exten
- @GPU_Coder
當你初步踏入深度學習領域時,以下這幾個影片與程式碼專案可以成為你學習的起點,幫助你快速了解深度學習的基本概念和應用:
1.在MATLAB中安裝Pretrained Deep Learning Mode:這個影片會向你介紹在MATLAB中深度學習的模型該如何下載。
2.五行程式碼快速實現:在這個影片中,你會學到如何使用只有五行程式碼的方式來實現深度學習模型的推論(inference)過程,這對初學者來說是個很好的入門練習。
3.快速使用遷移式學習:遷移式學習是深度學習中常見且重要的技術,它允許你將一個已經訓練好的模型應用到新的任務上。這個影片會教你如何運用遷移式學習來加速你的深度學習應用。
4.使用圖形化介面不用寫Code完成深度學習:Deep Network Designer(深度學習工具)提供圖形化的介面,讓你無需寫程式碼也能建立和訓練深度學習模型。這個影片會帶你瞭解如何使用這些工具來加速模型開發。
When you are just starting out in the field of deep learning, the following videos and code projects can serve as your starting point to help you quickly grasp the basic concepts and applications of deep learning:
1.Installing Pretrained Deep Learning Models in MATLAB: This video will introduce you to how you can download deep learning models in MATLAB.
2.Five-Liner Code for Quick Implementation: In this video, you will learn how to implement the inference process of a deep learning model using only five lines of code, which is an excellent introductory exercise for beginners.
3.Quick Introduction to Transfer Learning: Transfer learning is a common and essential technique in deep learning that allows you to apply a pre-trained model to a new task. This video will teach you how to use transfer learning to speed up your deep learning applications.
4.Completing Deep Learning Tasks Without Writing Code Using a Graphical Interface: Deep Network Designer (a deep learning tool) provides a graphical interface that allows you to build and train deep learning models without writing code. This video will guide you on how to use these tools to accelerate model development.
深度學習初始介紹:
如果透過上方已經了解初步概念與已經知道怎麼下載模型時,可以透過以下深度學習影像入門,完成單張影像的分類、多張影像的分類、自己從零開始訓練一個分類模型、 使用遷移式學習來快速訓練一個新模型。
If you have already gained a preliminary understanding from the above and know how to download models, you can proceed with the following image-based introduction to deep learning. This will allow you to accomplish tasks such as single image classification, multiple image classification, training a classification model from scratch, and utilizing transfer learning to rapidly train a new model.
深度學習影像入門:分類與遷移式學習
將已經訓練好的模型可視化,特別是產生模型的熱圖,可以幫助我們了解模型在進行分類預測時,對於影像中不同區域的關注程度,進而瞭解模型做出分類結果的依據, 此章節中會介紹幾種MATLAB中支援的可視化模型。
Visualizing a pre-trained model, especially generating heatmaps, can help us understand the model's attention to different regions in an image during classification prediction. This allows us to gain insights into the basis of the model's classification decisions. In this chapter, several visualization techniques supported in MATLAB will be introduced
深度學習影像進階:分類可視化
結束上段的深度學習分類,此章節會進入深度學習物件偵測的領域,在此段落會介紹如何使用MATLAB中的各種物件偵測模型進行辨識, 從標記影像、訓練模型、透過雲端來進行訓練最後實現並且進行加速。
Ending the previous section on deep learning classification, this chapter will delve into the field of deep learning object detection. In this paragraph, we will introduce how to use various object detection models available in MATLAB for recognition tasks. This includes steps such as annotating images, training the model, using cloud resources for training, and finally, implementing and accelerating the object detection process.
深度學習影像進階:物件偵測:
深度學習影像進階:物件偵測(實現與其他):
Youtube影片標題 | GiuHub專案 |
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使用五行程式碼,快速執行YOLOv4於MATLAB中:YOLOv4 | @RabbitDetect |
YOLOX Inference | @RabbitDetect |
AI雲端訓練方式(使用TWCC台智雲環境) | @RabbitDetect |
(No Code)Object Detection APP:YOLOv4 | @RabbitDetect |
深度學習影像進階:物件偵測(介紹論文與流程實驗數據文章):
Blog文章標題 |
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YOLOX (MATLAB 2023b) |
結束上段的物件偵測後,此段落會進入到物件切割中的語意分割,在此所需要花費在標記的時間會更多一些,因為標記的東西開始不是個簡單 的方框,而會是一些複雜的形狀或是多邊形,因此在訓練上的效能所需也會更多一些,這邊目前是先介紹DeepLabv3+,日後再新增Unet的介紹。
Following the completion of the object detection section, this paragraph will delve into semantic segmentation in the domain of object segmentation. In semantic segmentation, the time required for annotation will be more extensive because annotations are no longer simple bounding boxes but complex shapes or polygons. Consequently, the performance demands for training will also increase. In this section, we will start by introducing DeepLabv3+, and later on, we will add an introduction to Unet as well.
深度學習影像進階:語意分割:
結束語意分割後,此段落會進入物件切割中的實例分割,主要會介紹怎麼在MATLAB中使用MaskRCNN,並且從標記影像就開始做介紹到訓練 與實現被訓練好的模型。 After concluding the section on semantic segmentation, this paragraph will move on to instance segmentation in the domain of object segmentation. The main focus will be on how to use Mask R-CNN in MATLAB, covering the process from annotating images to training and implementing a trained model.
深度學習影像進階:實例分割:
深度學習系列之十,以Demo與Inference還有五行Inference為主)
深度學習影像進階:Inference :
此區域會針對在工業界上常使用到的一些功能來做介紹,從影像上抓出文字區域、字元辨識(OCR)、與一維二維條碼辨識。
In this section, we will focus on introducing some commonly used functionalities in the industrial sector. We will cover topics such as extracting text regions from images, character recognition (OCR), and one-dimensional and two-dimensional barcode recognition.
深度學習影像專家:文字區域&字元(OCR)&條碼辨識:
Youtube影片標題 | GiuHub專案 |
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MATLAB深度學習之十一(1)文字辨識(Text Detection) | @RabbitDetect |
MATLAB深度學習之十一(2)New OCR(DL Base) | @RabbitDetect |
MATLAB深度學習之十一(3)Barcode檢測(一維與二維條碼) | @RabbitDetect |
此篇章中會介紹如何在MATLAB中使用這最新的異常偵測模型,會介紹針對在影像上、訊號與最後數值上的異常偵測算法,尤其是在影像上的異常偵測模型, 都是2021~2023附近出的論文,算是蠻新穎且實用的演算法。
In this chapter, we will explore how to use the latest anomaly detection models in MATLAB. We will introduce anomaly detection algorithms for images, signals, and numerical data. Particularly, we will focus on anomaly detection models for images, which are based on cutting-edge research papers published around 2021 to 2023. These algorithms are novel and practical, making them highly relevant for various applications.
深度學習影像進階:異常偵測(Anomaly Detection):
Youtube影片標題 | GiuHub專案 |
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MATLAB深度學習之十二(1)異常偵測(Anomaly Detection) | @RabbitDetect |
Blog文章標題 |
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AOI_Lab (MATLAB Visual Inspection )(上) |
AOI_Lab (MATLAB Visual Inspection )(下) |
深度學習系列之十三
深度學習影像進階:Deep Pose Estimation :
Youtube影片標題 | GiuHub專案 |
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Deep Pose Estimation |
深度學習系列之十四
深度學習影像進階:Deep Tracking :
Youtube影片標題 | GiuHub專案 |
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Deep Tracking |
基於在深度學習的影像以外的領域的範例統整與介紹,以及深入在深度學習中各種進階操作方式。 深度學習擴充:DL_Exten:
Youtube影片標題 | GiuHub專案 |
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深度學習系列專案項目 - DL Exten | @DL_Exten |
深度學習進階(架構設計)@DL_Exten系列
深度學習進階(自定義層)@DL_Exten系列
深度學習進階(Auto Labeling)@DL_Exten系列
Image Captioning@DL_Exten系列
GAN(生成對抗網路)@DL_Exten系列
14.1 Verification@DL_Exten系列
15.1 DL>數值@DL_Exten系列
15.2 DL>訊號@DL_Exten系列
16.1 強化學習@RL_Lab系列
MATLAB中寫Python,與TensorFlow,PyTorch,ONNX整合:
Blog文章標題 |
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實現整合系列第一期:MATLAB中寫Python,與TensorFlow,PyTorch整合 |
MATLAB 與 Python 整合實現(中文圈最新最強教材):
以下為Tim所撰寫的MATLAB與Python整合相關的教材與教學,內容包含了在MATLAB與Python中的雙向溝通,以及實現多語言與環境的整合,例如Python與Simulink、如何MATLAB中執行Python後,在VS Code中debug python code等等.....
專案(教材&電子書) |
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MATLAB 與 Python 整合實現(create by Tim ) |
整體框架介紹:
Blog文章標題 |
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MATLAB實現整合系列:框架介紹 |
Compiler & Compiler SDK:
Blog文章標題 |
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MATLAB實現整合系列:Compiler |
MATLAB實現整合系列:Compiler SDK(上)C#.NET |
MATLAB實現整合系列:Compiler SDK(下)C++環境為例 |
MATLAB Coder & GPU Coder:
Youtube影片標題 | GiuHub專案 |
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MATLAB Integration(7) - GPU Coder(上) | @Python_MATLAB_Intergation |
Blog文章標題 |
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MATLAB實現整合系列第四期:GPU Coder(上) |
MATLAB Integration With Hardware:
Youtube影片標題 | GiuHub專案 |
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MATLAB GPU Coder YOLO 口罩偵測實現於Jetson Nano | MATLAB_Mask_Detection-with-Jetoson-Nano |
Human Pose Estimation(with Jetson Nano) | MATLAB_Mask_Detection-with-Jetoson-Nano |
使用工具 | 硬體 | GiuHub專案 |
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GPU Coder | Jetson Nano | MATLAB_Mask_Detection-with-Jetoson-Nano |
GPU Coder | Jetson Nano | Jetson_Nano_resnet50 |
1.Integration With ARM
2.Integration With FPGA
影像應用系列:
Youtube影片標題 | 系列 |
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2023a更新!影像標記(Image Labeler) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
2023a更新!影像分析(Image Region Analyzer) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
2023a更新!色彩切割(2)相機擷取(Color Thresholder APP) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
2023a更新!色彩切割(Color Thresholder APP) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
2023a更新!影像切割(Image Segmenter) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
色彩切割(Color Thresholder) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
影像切割(Image Segmenter) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
影像分析( Image_Region_Analyzer) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
影像校正(Registration_Estimator) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
影像標記(Image Labeler) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
AOI連接相機影像截取工具(Image acquisition)] | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
(進階參數設定)AOI連接相機影像截取工具(Image Acquisition) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
影像批次產生工具(Image Batch Processor) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
高光譜影像(Hyperspectral Viewer) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
生醫系列:
Youtube影片標題 | 系列 |
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生醫影像檢視(Volume Viewer) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
生醫影像切割(Volume Segmenter) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
醫學影像標記工具(Medical Image Labeler) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
Lidar光達:
Youtube影片標題 | 系列 |
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點雲檢視工具(Lidar Viewer) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
Lidar校正(Lidar Camera Calibrator) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
相機校正:
Youtube影片標題 | 系列 |
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單眼相機校正(Camera Calibrator) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
雙眼相機校正(Stereo Camera Calibrator) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
Lidar校正(Lidar Camera Calibrator) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
標記(Labeler):
Youtube影片標題 | 系列 |
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2023a更新!影像標記(Image Labeler) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
影像標記(Image Labeler) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
光達標記工具(Lidar Labeler) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
醫學影像標記工具(Medical Image Labeler) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
Demo:
Youtube影片標題 | 系列 |
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GPU Coder加速 Demo | Demo |
vSLAM Demo | Demo |
DeepSORT Demo | Demo |
Youtube影片標題 | 系列 |
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強化學習(Reinforcement Learning) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
2022a更新!深度學習(Deep Network Designer) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
2022a更新!機器學習(Classification Learner) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
深度學習超參數搜索(Experiment Manager) | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
GPU使用指南 | MATLAB三分鐘不用寫Code系列 |
GiuHub專案 | 內容介紹 |
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VoiceChat Bunny Robot | 語音合成&LLM |
ObjectDetectionAPP | 不用寫Code實現物件偵測演算法 |
AOI_Layout | 不用寫Code實現影像演算法 |
Style_Transfer | 遷移式風格轉換 |
Image_Captioning | 影像文字輸出模型 |
Image_Inpainting | 影像修補功能 |
Cita come
Fred Liu (2024). AI Images Map (https://github.com/MoonUsagi/AI_Images_Map/releases/tag/v1.1), GitHub. Recuperato .
Compatibilità della release di MATLAB
Compatibilità della piattaforma
Windows macOS LinuxTag
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Versione | Pubblicato | Note della release | |
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