Vortrainierte深Learning-Modelle
感谢您对深度学习的青睐。我相信我们的建筑设计模式是正确的,您可以访问müssen。
tipp苏珥Modellauswahl
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- Größe: Wie Speicherplatz benötigt das model ?
Die Größe des Netzes hängt von der endgültigen Position des models ab。
请您加入我们的系统möchten, wählen请您加入我们的估计模型。
Siehe Modelle für die Edge-Bereitstellung - Genauigkeit:你认为模型更适合中性化?
在模型für den ImageNet-Datensatz gut abschneidet, ist normalerweise Ein inz dafür, dass es informative Merkmale erlernt hat and auch bei neuen, ähnlichen Aufgaben gut abschneiden könnte。
模型:höherer Genauigkeit untersuchen - Vorhersagegeschwindigkeit:你知道新模型是什么吗?
Während die Vorhersagegeschwindigkeit von vielen Faktoren abhängt, z. B. von der Hardware and der Stapelgröße, variert of Geschwindigkeit i nach Architektur gewählten models and Größe des models。
如果您愿意,我可以告诉您einfachen Modellen.
Vergleichen Sie in den folgenden Abschnitten verschiedene Ansätze zwischen Modellen。
Die Struktur für den在MATLAB中导入jedes belbigen模型
>> net =网络名
d.h。
>> net = alexnet >> net = resnet50
Wenn das model noch heruntergeladen wurde, wiein Link zum Herunterladen des models in MATLAB bereitgestellt。
Entdecken Sie effiziente Modelle für bildbasierte Arbeitsabläufe, wie z. B. Bildklassifizierung, Objekterkennung and semantische Segmentierung。
Für workflow zur semantischen Segmentierung:
Eine vordefinierte Netzwerkarchitektur bietet einen bequemen Ausgangspunkt für das Training semantischer Segmentierungsnetze。Dies sind häufig verwendete Schichtenarchitekturen für semantische segmenterungsproblem:
- segnetLayers
- unetLayers
- unet3dLayers
- DeepLab v3 +
Weitere Informationen zur Erstellung eines semantischen segmenerungsnetzes mit Deeplab v3+ finden Sie在这里.
Bereitstellung auf Geräten mit geringer Rechenleistung und niedrigem Stromverbrauch wie Raspberry Pi der fpga - hierzu sind Modelle mit geringem Speicherbedarf erforderlich。
Modelle aus anderen框架
您在安德伦框架公司工作吗?您可以在MATLAB中使用TensorFlow-Keras- and Caffe-Importer,嗯,相信Netze。
Beispiele ansehen
不unterstutzte层?
您好,请您输入您的密码unterstützte Schichten durch individual Schichten ersetzen können。