ドキュメンテーション

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深層学習のコード生成

MATLAB® コードまたは CUDA® および C++ コードの生成と深層学習ネットワークの配布

ディープ ネットワーク デザイナーを使用して MATLAB コードを生成し、ネットワークを再作成します。

MATLAB Coder™ または GPU Coder™ を Deep Learning Toolbox™ と共に使用して、C++ または CUDA コードを生成し、Intel®、ARM®、または NVIDIA® Tegra® プロセッサを使用する組み込みプラットフォームに畳み込みニューラル ネットワークを配布します。

トピック

MATLAB コードの生成

ディープ ネットワーク デザイナーからの MATLAB コードの生成

MATLAB コードを生成して、ディープ ネットワーク デザイナーで作成または編集されたネットワークを再作成します。

GPU コード生成

深層学習ネットワークのコード生成

この例では、深層学習を使用するイメージ分類用途のコード生成について説明します。

Code Generation for Object Detection by Using YOLO v2

This example shows how to generate CUDA® MEX for a you only look once (YOLO) v2 object detector. A YOLO v2 object detection network is composed of two subnetworks. A feature extraction network followed by a detection network. This example generates code for the network trained in the Object Detection Using YOLO v2 example from Computer Vision Toolbox™. For more information, see YOLO v2 深層学習を使用したオブジェクトの検出 (Computer Vision Toolbox).

NVIDIA Jetson TX2 開発者キットでの組み込みアプリケーションの実行

この例では、SeriesNetwork オブジェクトから CUDA® コードを生成し、外部カメラ付きの NVIDIA® TX2 ボードをターゲットにする方法を説明します。

NVIDIA TensorRT による深層学習での予測 (GPU Coder)

この例では、NVIDIA TensorRT™ ライブラリを使用した深層学習アプリケーションのコード生成を説明します。

GPU Coder により最適化された車線検出

この例では、SeriesNetwork オブジェクトによって表された深層学習ネットワークから CUDA® コードを生成する方法を説明します。

深層学習と GPU Coder の Simulink への統合 (GPU Coder)

この例では、深層学習ネットワーク用に生成された CUDA® コードを Simulink® に統合する方法を説明します。

交通標識の検出と認識

この例では、深層学習を使用する交通標識の検出および認識用途の CUDA® MEX コードを生成する方法を説明します。

ロゴ認識ネットワーク

この例では、深層学習を使用するロゴ分類用途のコード生成を説明します。

歩行者の検出

この例では、深層学習を使用する歩行者検出用途のコード生成を説明します。

ノイズ除去深層ニューラル ネットワークのコード生成

この例では、ノイズ除去畳み込みニューラル ネットワーク (DnCNN [1]) を使用して、MATLAB® コードから CUDA® MEX を生成し、グレースケール イメージのノイズを除去する方法を説明します。

セマンティック セグメンテーション ネットワークのコード生成

この例では、深層学習を使用するイメージ セグメンテーション用途のコード生成を説明します。

Train and Deploy Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

This example shows how to train and deploy a fully convolutional semantic segmentation network on an NVIDIA® GPU by using GPU Coder™.

Code Generation for Semantic Segmentation Network by Using U-net

This example shows code generation for an image segmentation application that uses deep learning. It uses the codegen command to generate a MEX function that performs prediction on a DAG Network object for U-Net, a deep learning network for image segmentation.

GPU Coder を使用した深層学習 (GPU Coder)

深層学習ニューラル ネットワークの CUDA コードを生成する

CPU コード生成

Code Generation for Deep Learning on ARM Targets

This example shows how to generate and deploy code for prediction on an ARM®-based device without using a hardware support package.

Code Generation for Deep Learning on Raspberry Pi

This example shows how to generate and deploy code for prediction on a Raspberry Pi™ by using codegen with the MATLAB Support Package for Raspberry Pi Hardware.

Deep Learning Prediction with ARM Compute Using cnncodegen

This example shows how to use cnncodegen to generate code for a Logo classification application that uses deep learning on ARM® processors. The logo classification application uses the LogoNet series network to perform logo recognition from images. The generated code takes advantage of the ARM Compute library for computer vision and machine learning.

Intel MKL-DNN による深層学習での予測

この例では、codegen を使用して、Intel® プロセッサでの深層学習を使用するイメージ分類用途のコードを生成する方法を説明します。

コード生成のための事前学習済みネットワークの読み込み (MATLAB Coder)

コード生成のための SeriesNetwork または DAGNetwork オブジェクトを作成。

MATLAB Coder を使用した深層学習 (MATLAB Coder)

深層学習ニューラル ネットワークの C++ コードの生成 (Deep Learning Toolbox が必要)

注目の例