영상 처리 및 컴퓨터 비전

영상 처리, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 라이다, 자율 주행 응용 분야에서 딥러닝 워크플로 확장

Deep Learning Toolbox™를 사용하여 영상 처리, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 라이다 처리, 자율 주행 응용 분야에 딥러닝을 적용합니다.

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이 예제에서는 Faster R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks) 객체 검출기를 훈련시키는 방법을 다룹니다.

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

Segment 2-D cardiac MRI images using U-Net, and explore predictions using Grad-CAM explainability maps.

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

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

Train a vision-based vehicle detector using deep learning.