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Applications de Deep Learning

Enrichir des workflows de Deep Learning avec la Computer Vision, le traitement d'images, la conduite autonome, les signaux, l’audio, l’analyse de texte et la finance computationnelle

Utilisez Deep Learning Toolbox™ pour intégrer le Deep Learning à des applications de Computer Vision, de traitement d'images, de conduite autonome, de traitement du signal, audio, d’analyse de texte et de finance computationnelle.

Catégories

Deep Learning avec Simulink
Enrichir des workflows de Deep Learning avec Simulink
Computer Vision avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de Computer Vision
Traitement d’images avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de traitement d'images
Conduite autonome avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de conduite autonome
Traitement LiDAR avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning pour le traitement de nuages de points LiDAR
Traitement du signal avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de traitement du signal
Traitement audio avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de traitement audio et de la parole
Télécommunications avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de systèmes de télécommunications
Reinforcement Learning avec des réseaux de neurones profonds
Entraîner des agents de réseau de neurones profond en interagissant avec un environnement dynamique inconnu
Analyse de texte avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications d’analyse de texte
Finance computationnelle avec le Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de finance computationnelle
Maintenance prédictive avec Deep Learning
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de maintenance prédictive

Exemples présentés

Semantic Segmentation Using Deep Learning

Semantic Segmentation Using Deep Learning

Segment an image using a semantic segmentation network.

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Object Detection Using YOLO v2 Deep Learning

Object Detection Using YOLO v2 Deep Learning

Train a you only look once (YOLO) v2 object detector.

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Increase Image Resolution Using Deep Learning

Increase Image Resolution Using Deep Learning

Create a high-resolution image from a low-resolution image using a very-deep super-resolution (VDSR) neural network.

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Lidar 3-D Object Detection Using PointPillars Deep Learning

Lidar 3-D Object Detection Using PointPillars Deep Learning

Detect objects in lidar using PointPillars deep learning network [1]. In this example, you

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Aerial Lidar Semantic Segmentation Using PointNet++ Deep Learning

Aerial Lidar Semantic Segmentation Using PointNet++ Deep Learning

Train a PointNet++ deep learning network to perform semantic segmentation on aerial lidar data.

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