MATLAB Coder を使用した深層学習

Intel プロセッサをターゲットとする、深層学習ネットワークのコードの生成。

手書きの数字を生成するための学習済み VAE dlnetwork のコードを生成する。

ハードウェア サポート パッケージがない場合の ARM Compute Library を使用したコード生成。

ARM プロセッサをターゲットとする、深層学習ネットワークのコードの生成。

外部ハードウェアでのオブジェクト予測に MobileNet-V2 ネットワークを使用します。

Intel CPU でのオブジェクト検出のコードを生成します。

Intel CPU で深層学習ネットワーク U-Net を使用してイメージのセグメンテーションを実行する MEX 関数を生成する。

ARM ターゲットで深層学習ネットワーク U-Net を使用してイメージのセグメンテーションを実行するスタティック ライブラリを生成する。

事前学習済みの長短期記憶ネットワークのコードを生成して、マシンの残存耐用期間 (RUI) を予測する。

入力 timeseries の各ステップに関する予測を行う事前学習済みの LSTM ネットワークのコードを生成する。

畳み込み層と BiLSTM 層の両方を含む、ビデオを分類する深層学習ネットワークの MEX 関数を生成する

ARM ハードウェア ターゲットに展開するライブラリまたは実行可能コードをホスト コンピューターで生成する。

8 ビット整数で推論計算を実行する深層学習ネットワークのコードを生成する。

Generate code for deep learning network that performs inference computations in 8-bit integers.

Generate code for LSTM network with learnables compression.

Generate C/C++ code for a trained CNN that does not depend on any third-party libraries.

Generate a Processor-In-the-Loop (PIL) executable that runs on an STM32F746G-Discovery board.

Incrementally update the network learnables of a deep learning network application running on edge devices such as Raspberry Pi. This example uses a cart-pole reinforcement learning application to illustrate:

Reduce network size and increase inference speed by pruning convolutional filters in a you only look once (YOLO) v3 object detection network.

Generate code for an image segmentation application that uses Tensorflow Lite model.

Intel プロセッサをターゲットとする、深層学習ネットワークのコードの生成。

手書きの数字を生成するための学習済み VAE dlnetwork のコードを生成する。

ハードウェア サポート パッケージがない場合の ARM Compute Library を使用したコード生成。

ARM プロセッサをターゲットとする、深層学習ネットワークのコードの生成。

外部ハードウェアでのオブジェクト予測に MobileNet-V2 ネットワークを使用します。

Intel CPU でのオブジェクト検出のコードを生成します。

Intel CPU で深層学習ネットワーク U-Net を使用してイメージのセグメンテーションを実行する MEX 関数を生成する。

ARM ターゲットで深層学習ネットワーク U-Net を使用してイメージのセグメンテーションを実行するスタティック ライブラリを生成する。

事前学習済みの長短期記憶ネットワークのコードを生成して、マシンの残存耐用期間 (RUI) を予測する。

入力 timeseries の各ステップに関する予測を行う事前学習済みの LSTM ネットワークのコードを生成する。

畳み込み層と BiLSTM 層の両方を含む、ビデオを分類する深層学習ネットワークの MEX 関数を生成する

ARM ハードウェア ターゲットに展開するライブラリまたは実行可能コードをホスト コンピューターで生成する。

8 ビット整数で推論計算を実行する深層学習ネットワークのコードを生成する。

Generate code for deep learning network that performs inference computations in 8-bit integers.

Generate code for LSTM network with learnables compression.

Generate C/C++ code for a trained CNN that does not depend on any third-party libraries.

Generate a Processor-In-the-Loop (PIL) executable that runs on an STM32F746G-Discovery board.

Incrementally update the network learnables of a deep learning network application running on edge devices such as Raspberry Pi. This example uses a cart-pole reinforcement learning application to illustrate:

Reduce network size and increase inference speed by pruning convolutional filters in a you only look once (YOLO) v3 object detection network.

Generate code for an image segmentation application that uses Tensorflow Lite model.