ディープラーニングの手法を適用して、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、画像と動画の分類などのコンピューター ビジョン タスクにおいて最新の結果を達成します。MATLAB は、データの準備から展開まで、ディープラーニングを使用してコンピューター ビジョン システムを構築するワークフロー全体をサポートします。
MATLAB を使用する理由
対話型アプリ
ローコードアプリを使用して、画像やビデオデータにラベルを付け、ディープラーニング モデルの構築および学習を行い、AI 実験を管理します。
事前学習済みモデル
事前学習済みのモデルをタスクに直接適用したり、転移学習を実行して適応させたり、特徴抽出器として使用したりできます。
可視化と解釈可能性
Grad-CAM や LIME などの可視化技術を使用して、AI モデルが意思決定を行う理由を調査します。
AI システムの展開
コンピューター ビジョン システムをシミュレーションし、組み込みハードウェア、エンタープライズ システム、またはクラウドに展開します。
MATLAB によるコンピューター ビジョン向けディープラーニングの活用
コンピューター ビジョン向けのディープラーニングを初めて導入する場合でも、すでに複雑なシステムの設計に利用中の場合でも、チュートリアルや事例を参考にして、スキルの向上や次回のプロジェクトにご活用いただけます。
MATLAB および Simulink を使用した AI 活用のユーザー事例を見る
製品
コンピューター ビジョン アプリケーション向け AI で使用する製品をご紹介します。
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ディープラーニング
アルゴリズムと事前学習済みのモデルを使用して、ディープ ニューラル ネットワークを設計および実装します。
LiDAR 向けディープラーニング
AI 手法を LiDAR アプリケーションに応用します。
また、以下のリストから Web サイトを選択することもできます。
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