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Traitement d'images et Computer Vision

Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de traitement d’images, de Computer Vision, d’imagerie médicale, des applications LiDAR et de conduite autonome

Utilisez Deep Learning Toolbox™ pour intégrer le Deep Learning à des applications de traitement d’images, de Computer Vision, d’imagerie médicale, de traitement LiDAR et de conduite autonome.

Catégories

Traitement d'images
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de traitement d'images
Computer Vision
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de Computer Vision
Imagerie médicale
Enrichir des workflows de Deep Learning pour les applications de traitement d’images médicales
Traitement LiDAR
Enrichir des workflows de Deep Learning pour le traitement de nuages de points LiDAR
Conduite autonome
Enrichir des workflows de Deep Learning avec des applications de conduite autonome

Exemples présentés

Object Detection Using Faster R-CNN Deep Learning

Object Detection Using Faster R-CNN Deep Learning

Train a Faster R-CNN (regions with convolutional neural networks) 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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Cardiac Left Ventricle Segmentation from Cine-MRI Images Using U-Net Network

Cardiac Left Ventricle Segmentation from Cine-MRI Images Using U-Net Network

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

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Lidar Object Detection Using Complex-YOLO v4 Network

Lidar Object Detection Using Complex-YOLO v4 Network

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

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Train Deep Learning Semantic Segmentation Network Using 3-D Simulation Data

Train Deep Learning Semantic Segmentation Network Using 3-D Simulation Data

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

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Train a Deep Learning Vehicle Detector

Train a Deep Learning Vehicle Detector

Train a vision-based vehicle detector using deep learning.

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