オブジェクトの検出と認識の用途
オブジェクト検出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
交通標識の検出と認識
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 を生成する。
YOLO v4 深層学習を使用したオブジェクト検出用のコード生成
YOLO v4 オブジェクト検出器のための、深層学習ライブラリの依存関係を含まない標準 CUDA コードを生成する。
GPU Coder で最適化した車線検出
NVIDIA® GPU で実行される深層学習車線検出アプリケーションを開発する。
NVIDIA TensorRT ライブラリを使用した深層学習予測
TensorRT を使用して 32 ビット浮動小数点、16 ビット浮動小数点、および 8 ビット整数での予測を実行する CUDA MEX ファイルを生成する。
Code Generation for Detect Defects on Printed Circuit Boards Using YOLOX Network
Generate code for a You Only Look Once X (YOLOX) object detector that can detect, localize, and classify defects in printed circuit boards (PCBs).
変分自己符号化器を使用した NVIDIA GPU での数字イメージの生成
dlnetwork オブジェクトおよび dlarray オブジェクト用の CUDA コード生成。
シングル ショット マルチボックス検出器を使用したオブジェクト検出のコードの生成
シングルショット マルチボックス車両検出器ネットワーク用の CUDA コードを生成する。
LiDAR 点群セグメンテーション ネットワーク用のコード生成
3 つのクラスに属するオーガナイズド LiDAR 点群をセグメント化できるネットワーク用の CUDA MEX を生成する。
PointPillars 深層学習を使用した LiDAR オブジェクト検出用のコード生成
PointPillars オブジェクト検出器用の CUDA MEX を生成する。
ビデオ分類ネットワーク向けのコード生成
畳み込み層と BiLSTM 層をもつネットワークを使用して、Jetson™ Xavier でアクティビティを分類する。
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.
YOLO v2 を使用したオブジェクト検出のコードの生成
You Only Look Once (YOLO) v2 オブジェクト検出器用の CUDA MEX を生成する。
YOLO v3 深層学習ネットワークを使用したオブジェクト検出用のコード生成
You Only Look Once (YOLO) v3 オブジェクト検出器用の CUDA MEX を生成する。
