Objekterkennung mit Machine Learning und Deep Learning

Übersicht

Innovative Systeme wie selbstfahrende Fahrzeuge, inhaltsbasierte Bildersuche und autonome Roboter bauen auf Objektdetektion und -erkennung, die dank Machine Learning und Deep Learning ermöglicht werden. Allerdings sind die resultierenden Modelle schwierig zu trainieren, zu evaluieren und zu vergleichen. Zudem wird eine große Menge an Daten und Rechenleistung für Deep Learning benötigt.

In diesem Webinar erfahren Sie, welche Lösungen MATLAB für gängige Herausforderungen solcher Ansätze bietet.

Anhand von Beispielen erfahren Sie mehr zu folgenden Themen:

• Handhabung großer Bilddatensätze
• Training eines faltenden neuronalen Netzwerks (CNN) zur Objekterkennung in Bildern und Videos
• Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning
• Wiederverwendung eines vortrainerten Netzes mittels Transfer Learning für neue Erkennungsaufgaben
• Beschleuningung des Trainingsprozesses via GPU Computing

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