w88手机登录 实现深度学习

深度神经网络的数据准备、设计、仿真和部署

无论是设计算法,准备和标注数据,还是生成代码并部署到嵌入式系统,只需短短几行 w88手机登录® 代码,就可以在工作中应用深度学习方法。

使用 w88手机登录,您能够:

  • 使用应用程序和可视化工具创建、修改和分析深度学习架构。 
  • 使用应用程序预处理数据,并自动对图像、视频和音频数据进行真值标注
  • 在 NVIDIA® GPU、云和数据中心资源上加速算法,而无需专门编程。
  • 与基于 TensorFlow、PyTorch 和 MxNet 等框架的使用者开展协作。
  • 使用强化学习仿真和训练动态系统行为。 
  • 从物理系统的 w88手机登录 和 Simulink® 模型生成基于仿真的训练和测试数据。

了解他人如何使用 w88手机登录 进行深度学习

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壳牌公司

使用语义分割在高光谱卫星数据中进行地形识别。

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Autoliv

标注 LIDAR,用于验证基于雷达的自动驾驶系统。

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立命馆大学

在 CT 图像上开展卷积神经网络训练,降低辐射暴露风险。

准备和标注图像、时序和文本数据

在w88手机登录 中使用特定领域的应用程序,可以显著缩短预处理和标注音频、视频、图像和文本数据的数据集所需的时间。同步不同的时序,用插值替换离群值,去模糊图像,以及过滤噪声信号。使用交互式应用程序标注、剪裁和识别重要特征,使用内置算法帮助标注过程实现自动化。

设计、训练和评估模型

从一套完整的算法和预置模型开始,然后使用 Deep Network Designer 应用程序创建和修改深度学习模型。采用深度学习模型解决领域特定的问题,而不必从头创建复杂的网络架构。

使用适当的技术查找最佳网络超参数,并使用 Parallel Computing Toolbox™ 和高性能 NVIDIA GPU 对这些计算密集型算法进行加速。使用 w88手机登录 中的可视化工具以及 Grad-CAM 和遮挡敏感度等技术,深入了解您的模型。

仿真和生成合成数据

数据对于获得精确的模型非常重要,当您没有足够的正确场景数据时,w88手机登录 可以生成更多数据。例如,使用游戏引擎(例如 Unreal Engine®)中的合成图像来整合更多边缘案例。使用生成式对抗网络 (GAN) 创建自定义仿真图像。

自动驾驶系统中的常用方法是在可以从传感器获取数据之前,通过从 Simulink 生成合成数据来测试算法。

与基于 Python 的框架集成

w88手机登录 与开源框架可以兼得,不再为框架选择问题所困扰。 通过 w88手机登录,您可以使用 ONNX 导入功能从任意位置访问最新研究,还能够使用 NASNet、SqueezeNet、Inception-v3 和 ResNet-101 等预置模型库快速开始。借助 w88手机登录 与 Python 之间的相互调用功能,您可以与使用开源的同事轻松协作。

部署训练的网络

在嵌入式系统、企业系统或云端部署经过训练的模型。w88手机登录 支持为经过训练的网络以及预处理和后处理自动生成 CUDA® 代码,以专门用于最新的 NVIDIA GPU,包括 Jetson Xavier 和 Nano。

如需提升性能,您可以利用 Intel®(MKL-DNN)、NVIDIA(TensorRT、cuDNN) 和 ARM®(ARM Compute Library) 优化库生成代码,创建具有高性能推断速度的可部署模型。

深度学习主题

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信号处理

采集并分析信号和时序数据。

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计算机视觉

采集、处理并分析图像与视频。

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强化学习

定义、训练和部署强化学习策略。

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