Deep Learning für Computer Vision
Übersicht
Deep Learning-Verfahren erreichen eine hohe Genauigkeit bei der Objekterkennung. Jedoch ist es oft schwierig, Deep Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten und zu vergleichen. Deep Learning erfordert darüber hinaus eine beträchtliche Menge an Daten und Rechenressourcen.
In diesem Webinar untersuchen wir, wie MATLAB die häufigsten Herausforderungen im Bereich des Deep Learning angeht und geben Einblicke in Verfahren zum Trainieren von genauen Deep Learning-Modellen. Zudem stellen wir neue Fähigkeiten für Deep Learning und Computer Vision für die Objekterkennung vor.
Highlights
Anhand von Praxisbeispielen demonstrieren wir:
- Zugriff und Verwaltung von großen Mengen von Bildern
- Mittels Visualisierung Einblicke in den Trainingsprozess gewinnen
- Nutzung vortrainierter Netze zur Durchführung neuer Aufgaben zur Merkmalserkennung durch Transfer-Lernen
- Beschleunigung des Trainingsprozesses durch GPUs und der Parallel Computing Toolbox
Aufgezeichnet: 24 Jan 2018
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