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ディープラーニング評価キット [画像分類用]

バージョン 2.0.0 (15.8 MB) 作成者: Takuji Fukumoto
はじめてMATLABでディープラーニングを試す方向けのサンプルコード集

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更新 2019/11/18

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MATLAB初学者でもディープラーニングを試せるセットアップからモデル構築までを紹介するスライドとサンプルコード集です。
下記の内容を手を動かしながら学ぶことができます。
1.準備
・ディープラーニング習得のステップ
・環境構築
・MATLAB基本操作
・学習済みネットワークのインストール
・画像の準備
・GPUとの接続
2.分類
・モデル実行
・10行でできる転移学習
・画像拡張・学習パラメータ
・ディープネットワークデザイナー(GUI)によるモデル作成
・可視化機能
・独自のGUI作成(スコア判定、誤判定画像保存)
・Grad-CAMによる注目領域の可視化
・カメラを用いた推論
・CNN+SVMによる分類とベイズ最適化によるパラメータチューニング
・分類学習器アプリ
・1classSVMによる異常検知(教師なし学習)
3.配布
・推論コードのEXE配布
・作成したGUIのEXE配布
次のステップ

[Keyward]
画像処理・コンピュータービジョン・ディープラーニング・機械学習・CNN・IPCVデモ・Deep Learning・Machine Learning・

引用

Takuji Fukumoto (2022). ディープラーニング評価キット [画像分類用] (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/70156), MATLAB Central File Exchange. 取得済み .

MATLAB リリースの互換性
作成: R2019b
R2019b 以降と互換性あり
プラットフォームの互換性
Windows macOS Linux
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