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Simulink での深層学習コード生成
GPU Coder を使用すると、さまざまな学習済み深層学習ネットワークを含む Simulink モデル用に最適化されたコードを生成できます。MATLAB を使用して、Simulink で深層学習機能を実装できます。
モデル設定
トピック
- MATLAB Function ブロックを使用した深層学習ネットワーク用の GPU コード生成
MATLAB Function ブロックを使用して Simulink で深層学習モデルをシミュレートしてコードを生成します。
- Deep Neural Networks ライブラリ ブロック用の GPU コード生成
ライブラリ ブロックを使用して Simulink で深層学習モデルをシミュレートしてコードを生成します。
- NVIDIA 組み込みボードのターゲット化
ビルドして NVIDIA GPU ボードに展開する。
注目の例
Generate Code for Simulink Model that Detect Defects on Printed Circuit Boards Using YOLOX Network
Generate CUDA code for a Simulink model that detects, localizes, and classifies defects on printed circuit boards (PCBs).
車線検出と車両検出を実行する深層学習 Simulink モデルのコード生成
この例では、車線検出と車両検出を実行する Simulink® モデルから、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して CUDA® アプリケーションを開発する方法を説明します。この例では、交通量ビデオのフレームを入力として受け取り、エゴ ビークルの左右の車線に対応する 2 つの車線境界線を出力し、フレーム内の車両を検出します。この例では、GPU Coder™ 製品の "GPU Coder で最適化した車線検出" の例の事前学習済み車線検出ネットワークを使用します。詳細については、GPU Coder で最適化した車線検出を参照してください。この例では、Computer Vision Toolbox™ の「YOLO v2 深層学習を使用したオブジェクト検出」の例の事前学習済み車両検出ネットワークも使用します。詳細については、YOLO v2 深層学習を使用したオブジェクトの検出 (Computer Vision Toolbox)を参照してください。
Deploy and Classify Webcam Images on NVIDIA Jetson Platform from Simulink
Deploy a Simulink® model on the NVIDIA® Jetson™ board for classifying webcam images. This example classifies images from a webcam in real-time by using the pretrained deep convolutional neural network, ResNet-50. The Simulink model in the example uses the camera and display blocks from the MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE™ Platforms to capture the live video stream from a webcam and display the prediction results on a monitor connected to the Jetson platform.
ECG 信号を分類する深層学習 Simulink モデルのコード生成
この例では、強力な信号処理手法と畳み込みニューラル ネットワークを組み合わせて使用して ECG 信号を分類する方法を示します。また、Simulink® モデルから CUDA® コードを生成する方法も紹介します。この例では、Wavelet Toolbox™ の "ウェーブレット解析と深層学習を使用した時系列の分類" の例の事前学習済み CNN ネットワークを使用して、時系列データの CWT からのイメージを基に ECG 信号を分類します。学習の詳細については、ウェーブレット解析と深層学習を使用した時系列の分類 (Wavelet Toolbox)を参照してください。
