イメージの分類とセグメンテーションの用途
イメージの分類とセグメンテーションを実行する深層学習ネットワークのコードの生成
イメージの分類とセグメンテーションの用途に使用するコードを生成し、組み込みターゲットに展開します。
注目の例
Generate Code for a Deep Learning Network for x86-64 Platforms Using Advanced Vector Instructions
Generate code for deep learning networks, targeting an Intel® processor.
SqueezeNet ネットワークのコード生成と Raspberry Pi への展開
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。
codegen を使用した ARM Compute による深層学習の予測
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。
コードの生成と Raspberry Pi への MobileNet-v2 ネットワークの展開
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。
U-Net を使用する ARM Neon ターゲットでのセマンティック セグメンテーション アプリケーションのコード生成
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 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。
Generate Code for TensorFlow Lite (TFLite) Model and Deploy on Raspberry Pi
Generate code that uses a TensorFlow™ Lite model for inference.
Deploy Classification Application Using Mobilenet-V3 TensorFlow Lite Model on Host and Raspberry Pi
Generate code for a classification segmentation application that uses TensorFlow Lite model.
Deploy Semantic Segmentation Application Using TensorFlow Lite Model on Host and Raspberry Pi
Generate code for an image segmentation application that uses TensorFlow Lite model.
