Applica le tecniche di Deep Learning per ottenere i risultati più recenti nelle attività di visione artificiale, come il rilevamento di oggetti, la segmentazione semantica e la classificazione di immagini e video. MATLAB è in grado di supportare l’intero workflow per la creazione di sistemi di visione artificiale mediante Deep Learning, dalla preparazione dei dati alla distribuzione.
Perché MATLAB?
App interattive
Usa app low-code per etichettare dati immagine e video, costruire e addestrare modelli di Deep Learning e gestire esperimenti di IA.
Modelli pre-addestrati
Applica un modello pre-addestrato direttamente alla tua attività, adattalo mediante Transfer Learning o utilizzalo come estrattore di feature.
Visualizzazione e interpretabilità
Utilizza tecniche di visualizzazione, come Grad-CAM e LIME, per studiare il processo decisionale dei modelli di intelligenza artificiale.
Distribuzione di sistemi di IA
Simula e distribuisci sistemi di visione artificiale su hardware embedded, sistemi aziendali o sul Cloud.
Uso del Deep Learning per la visione artificiale con MATLAB
Stai cercando di muovere i primi passi nel mondo del Deep Learning per la visione artificiale o di progettare sistemi complessi? Dai un’occhiata a questi tutorial ed esempi che ti consentiranno di migliorare le tue competenze e ti potranno essere utili per il prossimo progetto.
Rilevamento oggetti
Scopri come i clienti applicano l’IA con MATLAB e Simulink
Prodotti
Scopri i prodotti utilizzati con l’IA per le applicazioni di visione artificiale.
30 giorni di prova gratuita
Per iniziare
Deep Learning
Progetta e implementa reti neurali profonde con algoritmi e modelli pre-addestrati.
Deep Learning per LIDAR
Utilizza le tecniche di IA per le applicazioni LIDAR.
