GPU编码器™生成优化的CUDA®从MATLAB代码®代码深入学习、嵌入式视觉和自治系统。生成的代码优化的NVIDIA的电话®CUDA库和可以集成到你的项目源代码,静态库,或动态库。它也可以用于gpu的原型,如NVIDIA Tesla®和NVIDIA Tegra®。
看到的一个例子使用深度学习神经网络实时检测算法基于YOLO架构的意思。这个单一神经网络预测边界框和类概率直接从输入图像在一个评估。对象与边界框如果概率高于一定阈值。
使用cnncodegen功能,您可以生成CUDA代码为您的神经网络,然后将生成的代码集成到一个更大的应用程序。主要的函数使用OpenCV API来读取输入图像和显示输出图像的边界框。使用此工作流,您可以部署您的深度学习算法在嵌入式GPU目标如杰森Tegra或驱动™PX平台。
