Emmanouil Tzorakoleftherakis, MathWorks
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MATLAB的R2020b释放®,您可以使用MATLAB功能块以及深度学习工具箱™块库来模拟和生成代码从训练有素的深度学习模型在仿真软件金宝app®。例如,设计一个高速公路车道系统之后,您可以使用深度学习模块创建一个模型子系统执行巷和车辆检测、集成这个子系统和一个更大的Simulink仿真模型,包括额外的组件,比如车辆动力学模型,后的车道控制器,传感器融合和金宝app3 d可视化,并验证性能的整体设计通过系统级仿真之前部署。让我们看看如何创建一个执行车辆子系统和车道检测模型。金宝app我们需要的第一件事是一个c++编译器。我们还需要支持包提供接口从MATLAB编码器金宝app™和GPU编码器™针对性的深度学习库。最后,我们假定我们有一个pretrained车道检测网络以及pretrained yolov2车辆检测器存储在MATLAB文件。在仿真软件模型金宝app中,我们从交通视频文件阅读,车辆和车道后我们再次显示交通视频检测部分车道,车辆注释。车道检测,首先我们调整视频帧匹配所期望的输入训练车道检测网络。接下来,我们将使用“预测”块从深度学习块库上执行推理训练网络。连接块巷探测器对象我们提供合适的MATLAB文件的路径。 Another option here would be to use a MATLAB function. The predict block will output two lane boundaries represented by a parabolic equation with 3 parameters that are then transformed into lanes in image coordinates. For vehicle detection, we will use a MATLAB Function block to perform inference on the pretrained yolov2 vehicle detector. Inside the MATLAB Function block we will load the pretrained network, and call the detect method to get the bounding boxes and associated confidence scores. Next, we will specify the dimensions of the block outputs. The MATLAB Function block can also be used with other types of networks like LSTMs, and you can also use it to output activations from specific layers of the network. The last thing we need to do before we run the simulation, is to set the simulation target language to C++ in the model settings. Clicking the Run button will under the hood generate code from the Predict and MATLAB Function blocks and compile it for CPU-accelerated simulation. The output of the simulation displays the annotated traffic video as expected. Finally, you can also use GPU Coder with NVIDIA®gpu加速模拟仿真软件的深度学习模型。金宝appGPU加速配置模型,检查下的GPU加速的框仿真目标模型中设置。一旦系统设计仿真验证,你可以从仿真软件模型生成代码的部署。金宝app您可以使用仿真软件编码器金宝app™,嵌入式编码器®或c++或CUDA GPU编码器生成代码和部署在英特尔深度学习网络®、手臂®或NVIDIA的平台。
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