(유튜브 웨비나) 딥러닝 모델을 라즈베리파이에 배포하기

개요

딥러닝 모델을 실제 시스템에 배포하기를 원하십니까?

본 웨비나는 MATLAB에서 딥러닝 모델을 라즈베리파이로 배포하는 방법을 소개합니다. MATLAB에는 딥러닝 모델에 대해 자동으로 C++ 코드를 생성하는 기능이 있어 배포과정이 용이할 뿐만 아니라 다른 프로세서 및 GPU에도 동일한 방법으로 배포가 가능합니다.  

하이라이트

  • 딥러닝 모델 개발 개요
  • 딥러닝 모델의 C++ 코드생성을 통한 라즈베리파이로의 배포

발표자 소개

김종남 부장

녹화 날짜: 2021년 2월 24일

피드백

다음::

본 세션에서는 MATLAB Coder를 소개하고, MATLAB 알고리즘으로부터 C 코드를 생성하기 위한 전반적인 워크플로우를 설명합니다. 구성은 다음과 같습니다. MATLAB 알고리즘으로부터 PC에서 실행 가능한 Standalone Executable 생성 자동으로 MEX를 생성하여 MATLAB 알고리즘을 가속화 설계된 알고리즘을 컴파일 된 Library로 만들어 Custom Software와 통합 핸드코딩 수준의 C 소스코드 생성

MATLAB Coder를 이용한 C 코드 생성

관련 비디오:

MATLAB과 C를 연동하여 개발하는 과정을 설명합니다

개발과정에서 MATLAB과 C와의 연동

The new release of MATLAB is here! I was looking through it, and one thing that caught my eye the most was some face detection algorithms have been added. This is great because I get questions about it a fair amount. I am lending the blog to my frien

MATLAB 2012a: Face Detection

Perform all the essential tasks to calibrate a camera with standard, fisheye, or stereo lens using MATLAB.

Camera Calibration with MATLAB

Run unit tests written in MATLAB on your hand written C code and check if changes to your C code results in any unit test failures. Use visualization and other tools available in MATLAB to understand how your code is behaving.

Unit Testing C Code Using MATLAB and MATLAB Coder

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