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컴퓨터 비전
컴퓨터 비전 응용 분야에서 딥러닝 워크플로 확장
Deep Learning Toolbox™를 Computer Vision Toolbox™와 함께 사용하여 컴퓨터 비전 응용 분야에 딥러닝을 적용합니다.
앱
영상 레이블 지정기 | 컴퓨터 비전 응용 분야에서 영상에 레이블 지정 |
비디오 레이블 지정기 | Label video for computer vision applications |
함수
도움말 항목
객체 검출
- Getting Started with Object Detection Using Deep Learning (Computer Vision Toolbox)
Perform object detection and instance segmentation using deep learning neural networks. - Augment Bounding Boxes for Object Detection
This example shows how to perform common kinds of image and bounding box augmentation as part of object detection workflows. - R-CNN 딥러닝을 사용하여 객체 검출기 훈련시키기
이 예제에서는 딥러닝과 R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks)을 사용하여 객체 검출기를 훈련시키는 방법을 다룹니다. - Import Pretrained ONNX YOLO v2 Object Detector
This example shows how to import a pretrained ONNX™ (Open Neural Network Exchange) you only look once (YOLO) v2 [1] object detection network and use it to detect objects. - Export YOLO v2 Object Detector to ONNX
This example shows how to export a YOLO v2 object detection network to ONNX™ (Open Neural Network Exchange) model format. - Deploy Object Detection Model as Microservice (MATLAB Compiler SDK)
Use a microservice to detect objects in images.
의미론적 분할
- 딥러닝을 사용한 의미론적 분할 시작하기 (Computer Vision Toolbox)
딥러닝을 사용하여 클래스를 기준으로 객체를 분할합니다. - Train Simple Semantic Segmentation Network in Deep Network Designer
This example shows how to create and train a simple semantic segmentation network using Deep Network Designer. - Augment Pixel Labels for Semantic Segmentation
This example shows how to perform common kinds of image and pixel label augmentation as part of semantic segmentation workflows. - Semantic Segmentation Using Dilated Convolutions
Train a semantic segmentation network using dilated convolutions. - 딥러닝을 사용한 다중분광 영상의 의미론적 분할
이 예제에서는 U-Net을 사용하여 7가지 채널을 갖는 다중분광 영상에 대한 의미론적 분할을 수행하는 방법을 보여줍니다. - 딥러닝을 사용한 3차원 뇌종양 분할
이 예제에서는 3차원 의료 영상에서 뇌종양의 의미론적 분할을 수행하는 방법을 다룹니다. - Define Custom Pixel Classification Layer with Tversky Loss
This example shows how to define and create a custom pixel classification layer that uses Tversky loss. - Explore Semantic Segmentation Network Using Grad-CAM
This example shows how to explore the predictions of a pretrained semantic segmentation network using Grad-CAM. - Generate Adversarial Examples for Semantic Segmentation (Computer Vision Toolbox)
Generate adversarial examples for a semantic segmentation network using the basic iterative method (BIM).
비디오 분류
- Activity Recognition from Video and Optical Flow Data Using Deep Learning
This example first shows how to perform activity recognition using a pretrained Inflated 3-D (I3D) two-stream convolutional neural network based video classifier and then shows how to use transfer learning to train such a video classifier using RGB and optical flow data from videos [1]. - Gesture Recognition using Videos and Deep Learning
Perform gesture recognition using a pretrained SlowFast video classifier.