응용 사례

컴퓨터 비전, 영상 처리, 자율 주행, 신호, 오디오, 텍스트 분석 및 계산 금융에서 딥러닝 워크플로 확장

Deep Learning Toolbox™를 사용하여 컴퓨터 비전, 영상 처리, 자율 주행, 신호 처리, 오디오, 텍스트 분석 및 계산 금융 응용 분야에 딥러닝을 적용합니다.

카테고리

영상 처리 및 컴퓨터 비전
영상 처리, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 라이다, 자율 주행 응용 분야에서 딥러닝 워크플로 확장
신호 처리, 오디오, 무선
신호 처리, 오디오 처리, 무선 통신, 레이다 처리 응용 분야에서 딥러닝 워크플로 확장
자율 시스템과 제어 시스템
강화 학습, 예측 정비, 자율 내비게이션 응용 분야에서 딥러닝 워크플로 확장
텍스트 분석 및 계산 금융
텍스트 분석 및 계산 금융 응용 분야에서 딥러닝 워크플로 확장
엔드 투 엔드 AI 워크플로
요구 사항 정의부터 데이터 준비, 심층 신경망 훈련, 압축, 신경망 테스트 및 검증, Simulink 통합, 배포에 이르는 엔드 투 엔드 작업에 딥러닝을 사용합니다.

이 예제에서는 YOLO v4(You Only Look Once Version 4) 딥러닝 신경망을 사용하여 영상에서 객체를 검출하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 다음을 수행합니다

Use 3-D simulation data to train a semantic segmentation network and fine-tune it to real-world data using generative adversarial networks (GANs).

Detect objects in point clouds using you only look once version 4 (YOLO v4) deep learning network. In this example, you will

Train a reinforcement learning agent to control a biped walking robot modeled in Simscape™ Multibody™.

이 예제에서는 VDSR(Very-Deep Super-Resolution) 신경망을 사용하여 하나의 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 만드는 방법을 보여줍니다.

Use simulation data to train a neural network than can detect faults in a chemical process.

Create, train, and compare three deep learning networks for predicting credit default probability.

Convert decimal strings to Roman numerals using a recurrent sequence-to-sequence encoder-decoder model with attention.

딥러닝과 신호 처리를 사용하여 심박 심전도 데이터를 분류합니다.

시간-주파수 분석과 딥러닝을 사용하여 사람의 심전도 신호를 분할합니다.