IA para visión artificial

Desarrolle y despliegue sistemas de IA que obtienen información a partir de imágenes y vídeos

Aplique técnicas de Deep Learning para disponer de las funcionalidades más recientes en el campo de la visión artificial, tales como detección de objetos, segmentación semántica, y clasificación de imágenes y vídeos. MATLAB brinda soporte en todo el flujo de trabajo de desarrollo de sistemas de visión artificial con Deep Learning, desde la preparación de datos hasta el despliegue.

Deep Learning para visión artificial con MATLAB

¿Qué aporta MATLAB?

Apps interactivas

Utilice apps de low code para etiquetar datos de imágenes y vídeos, crear y entrenar modelos de Deep Learning, y gestionar experimentos de IA.

Cómo elegir una app para etiquetar datos de validación ground-truth

Creación, visualización y edición interactivas de redes de Deep Learning (3:54)

Entrenamiento de detectores de objetos en Experiment Manager

Modelos previamente entrenados

Aplique un modelo previamente entrenado directamente a una tarea, adáptelo realizando transferencia del aprendizaje, o utilícelo como extractor de características.

Modelos de Deep Learning previamente entrenados

Deep Learning con MATLAB: Transferencia del aprendizaje en 10 líneas de código de MATLAB (3:59)

Importación de un detector de objetos YOLO v2 ONNX previamente entrenado

Visualización e interpretabilidad

Utilice técnicas de visualización, tales como Grad-CAM y LIME, para investigar cómo toman decisiones los modelos de IA.

Exploración de predicciones de red con técnicas de visualización de Deep Learning

Exploración de una red de segmentación semántica con Grad-CAM

Despliegue de sistemas de IA

Simule y despliegue sistemas de visión artificial en hardware integrado, sistemas empresariales o la nube.

IA para dispositivos edge con MATLAB y Simulink

Deep Learning en la nube

Uso de Deep Learning para visión artificial con MATLAB

Si necesita diseñar sistemas complejos o tiene poca experiencia en Deep Learning para visión artificial, estos tutoriales y ejemplos pueden ayudar en futuros proyectos y ampliar sus conocimientos.