Main Content

이 번역 페이지는 최신 내용을 담고 있지 않습니다. 최신 내용을 영문으로 보려면 여기를 클릭하십시오.

딥러닝 코드 생성

MATLAB® 코드 또는 CUDA® 및 C++ 코드 생성과 딥러닝 신경망 배포

심층 신경망 디자이너를 사용하여, 신경망을 생성하고 훈련시키기 위한 MATLAB 코드를 생성합니다.

MATLAB Coder™ 또는 GPU Coder™를 Deep Learning Toolbox™와 함께 사용하여 C++ 또는 CUDA 코드를 생성하고, Intel®, ARM® 또는 NVIDIA® Tegra® 프로세서를 사용하는 임베디드 플랫폼에 컨벌루션 신경망을 배포합니다.

함수

dlquantizerQuantize a deep neural network to 8-bit scaled integer data types
dlquantizationOptionsOptions for quantizing a trained deep neural network
calibrateSimulate and collect ranges of a deep neural network
validateQuantize and validate a deep neural network

심층 신경망 양자화기Quantize a deep neural network to 8-bit scaled integer data types

도움말 항목

딥러닝 코드 생성

Quantization of Deep Neural Networks

Understand effects of quantization and how to visualize dynamic ranges of network convolution layers.

Code Generation for Quantized Deep Learning Networks (GPU Coder)

Quantize and generate code for a pretrained convolutional neural network.

MATLAB 코드 생성

Generate MATLAB Code from Deep Network Designer

Generate MATLAB code to recreate designing and training a network in Deep Network Designer.

GPU 코드 생성

Deep Learning with GPU Coder (GPU Coder)

Generate CUDA code for deep learning neural networks

Code Generation for a Deep Learning Simulink Model that Performs Lane and Vehicle Detection (GPU Coder)

This example shows how to develop a CUDA® application from a Simulink® model that performs lane and vehicle detection using convolutional neural networks (CNN).

Code Generation for a Deep Learning Simulink Model to Classify ECG Signals (GPU Coder)

This example demonstrates how you can use powerful signal processing techniques and Convolutional Neural Networks together to classify ECG signals.

딥러닝 신경망을 위한 코드 생성

이 예제에서는 딥러닝을 사용하는 영상 분류 응용 사례에서 코드 생성을 수행하는 방법을 보여줍니다.

Code Generation for a Sequence-to-Sequence LSTM Network

This example demonstrates how to generate CUDA® code for a long short-term memory (LSTM) network.

Deep Learning Prediction on ARM Mali GPU

This example shows how to use the cnncodegen function to generate code for an image classification application that uses deep learning on ARM® Mali GPUs.

YOLO v2를 사용하여 객체 검출을 위한 코드 생성하기

이 예제에서는 YOLO(You Only Look Once) v2 사물 검출기에 대한 CUDA® MEX를 생성하는 방법을 보여줍니다.

Code Generation For Object Detection Using YOLO v3 Deep Learning

This example shows how to generate CUDA® MEX for a you only look once (YOLO) v3 object detector with custom layers.

GPU Coder를 사용한 차선 검출

이 예제에서는 SeriesNetwork 객체로 표현되는 딥러닝 신경망에서 CUDA® 코드를 생성하는 방법을 보여줍니다.

Deep Learning Prediction by Using NVIDIA TensorRT

This example shows code generation for a deep learning application by using the NVIDIA TensorRT™ library.

교통 표지판 검출 및 인식

이 예제에서는 딥러닝을 사용하는 교통 표지판 검출 및 인식 응용 분야를 위해 CUDA® MEX 코드를 생성하는 방법을 보여줍니다.

로고 인식 신경망

이 예제에서는 딥러닝을 사용하는 로고 분류 응용 분야를 위한 코드 생성을 보여줍니다.

보행자 검출

이 예제에서는 딥러닝을 사용하는 보행자 검출 응용 분야를 위한 코드 생성을 보여줍니다.

잡음 제거 심층 신경망의 코드 생성

이 예제에서는 MATLAB® 코드에서 CUDA® MEX를 생성하고 잡음 제거 컨벌루션 신경망(DnCNN [1])을 사용하여 회색조 영상의 잡음을 제거하는 방법을 보여줍니다.

의미론적 분할 신경망을 위한 코드 생성

이 예제에서는 딥러닝을 사용하여 영상을 분할하는 응용 분야의 코드를 생성합니다.

Train and Deploy Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

This example shows how to train and deploy a fully convolutional semantic segmentation network on an NVIDIA® GPU by using GPU Coder™.

Code Generation for Semantic Segmentation Network That Uses U-net

This example shows code generation for an image segmentation application that uses deep learning.

CPU 코드 생성

Code Generation for Deep Learning on ARM Targets

This example shows how to generate and deploy code for prediction on an ARM®-based device without using a hardware support package.

Deep Learning Prediction with ARM Compute Using codegen

This example shows how to use codegen to generate code for a Logo classification application that uses deep learning on ARM® processors.

여러 배치 크기에 대한 Intel 대상 플랫폼에서의 딥러닝 코드 생성

이 예제에서는 Intel® 프로세서에서 딥러닝을 사용하는 영상 분류 응용 프로그램의 코드를 codegen 명령을 사용하여 생성하는 방법을 보여줍니다.

Generate C++ Code for Object Detection Using YOLO v2 and Intel MKL-DNN

This example shows how to generate C++ code for the YOLO v2 Object detection network on an Intel® processor.

Code Generation and Deployment of MobileNet-v2 Network to Raspberry Pi

This example shows how to generate and deploy C++ code that uses the MobileNet-v2 pretrained network for object prediction.

Code Generation for Semantic Segmentation Application on Intel CPUs That Uses U-Net

Generate a MEX function that performs image segmentation by using the deep learning network U-Net on Intel CPUs.

Code Generation for Semantic Segmentation Application on ARM® Neon targets That Uses U-Net

Generate a static library that performs image segmentation by using the deep learning network U-Net on ARM targets.

Code Generation for LSTM Network on Raspberry Pi

Generate code for a pretrained long short-term memory network to predict Remaining Useful Life (RUI) of a machine.

Code Generation for LSTM Network That Uses Intel MKL-DNN

Generate code for a pretrained LSTM network that makes predictions for each step of an input timeseries.

Cross Compile Deep Learning Code for ARM Neon Targets

Generate library or executable code on host computer for deployment on ARM hardware target.

Load Pretrained Networks for Code Generation (MATLAB Coder)

Create a SeriesNetwork, DAGNetwork, yolov2ObjectDetector, ssdObjectDetector, or dlnetwork object for code generation.

Deep Learning with MATLAB Coder (MATLAB Coder)

Generate C++ code for deep learning neural networks (requires Deep Learning Toolbox)

추천 예제