深層学習

深層学習ニューラルネットワークのコードの生成

Simulink^® Coder™ を Deep Learning Toolbox™ と共に使用して、学習済みの畳み込みニューラルネットワーク (CNN) からコードを生成できます。深層学習は、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して、イメージから直接データの有用な表現を学習します。生成されたコードを Intel^® または ARM^® プロセッサを使用する組み込みプラットフォームに展開できます。学習済み CNN からのどのサードパーティライブラリにも依存しない汎用 C または C++ コードの生成もできます。

トピック

Workflow for Deep Learning C/C++ Code Generation for Simulink Models
Overview of C/C++ code generation workflow for deep learning neural networks.
MATLAB Function ブロックを使用した深層学習ネットワークのコードの生成
GoogLeNet 学習済み深層学習ネットワークを使用する MATLAB Function ブロックを含むモデルのコードを生成する。
Generate Code for Blocks from Deep Neural Networks Library
Generate code for a model containing the GoogLeNet trained deep learning network.
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、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して車線検出と車両検出を実行する Simulink® モデルから C++ コードを生成する方法を示します。
Sequence-to-Sequence 深層学習 Simulink モデルの汎用 C/C++ の生成
sequence-to-sequence 深層学習 Simulink モデルの C/C++ コードを生成する。
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). (R2023b 以降)

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