Appliquez les techniques de Deep Learning pour bénéficier des dernières avancées dans les tâches de Computer Vision, telles que la détection d'objets, la segmentation sémantique et la classification d'images et de vidéos. MATLAB peut supporter l'intégralité de votre workflow de création de systèmes de Computer Vision utilisant le Deep Learning, depuis la préparation des données au déploiement.
Pourquoi utiliser MATLAB ?
Applications interactives
Utilisez des applications low-code pour labelliser des images et des vidéos, créer et entraîner des modèles de Deep Learning, et gérer des expérimentations d'IA.
Modèles pré-entraînés
Appliquez directement un modèle pré-entraîné à votre tâche, adaptez-le en effectuant un apprentissage par transfert, ou utilisez-le pour l'extraction des caractéristiques.
Visualisation et interprétabilité
Utilisez des techniques de visualisation, telles que les méthodes Grad-CAM et LIME, pour étudier les raisons qui motivent les décisions des modèles d'IA.
Déployer des systèmes d'IA
Simulez et déployez vos systèmes de Computer Vision sur du hardware embarqué, sur des systèmes d'entreprise ou dans le cloud.
Exploiter le Deep Learning en Computer Vision avec MATLAB
Que vous soyez novice dans l'utilisation du Deep Learning en Computer Vision ou que vous conceviez des systèmes complexes, vous pouvez explorer ces tutoriels et exemples, qui amélioreront vos compétences et vous aideront dans votre prochain projet.
Détection d’objets
Segmentation sémantique
Classification d'images et de vidéos
Découvrir comment les clients appliquent l'IA avec MATLAB et Simulink
Produits
En savoir plus sur les produits utilisés avec l'IA pour les applications de Computer Vision.
Version d'essai gratuite de 30 jours
Commencer
Deep Learning
Concevez et implémentez des réseaux de neurones profonds avec des algorithmes et des modèles pré-entraînés.
Deep Learning pour le LiDAR
Exploitez les techniques d'IA dans des applications LiDAR.
