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Procesamiento de imágenes y visión artificial

Amplíe flujos de trabajo de deep learning con aplicaciones de procesamiento de imágenes, visión artificial, captura de imágenes médicas, LiDAR y conducción autónoma

Use Deep Learning Toolbox™ para incorporar deep learning en aplicaciones de procesamiento de imágenes, visión artificial, conducción autónoma, procesamiento LiDAR y conducción autónoma.

Categorías

Procesamiento de imágenes
Amplíe flujos de trabajo de deep learning con aplicaciones de procesamiento de imágenes
Visión artificial
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Captura de imágenes médicas
Amplíe flujos de trabajo de deep learning con aplicaciones de captura de imágenes médicas
Procesamiento LiDAR
Amplíe flujos de trabajo de deep learning para el procesamiento de nubes de puntos LiDAR
Conducción autónoma
Amplíe flujos de trabajo de deep learning con aplicaciones de conducción autónoma

Ejemplos destacados

Object Detection Using Faster R-CNN Deep Learning

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Train a Faster R-CNN (regions with convolutional neural networks) object detector.

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Increase Image Resolution Using Deep Learning

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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

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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

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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

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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

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Train a vision-based vehicle detector using deep learning.

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