集锦
- 对图像执行像素级语义分割
- 从TensorFlow和Caffe导入并使用预先训练的模型
- 使用群集上的并行计算加快网络培训
- 使用数据扩充来提高深度学习模型的准确性
- 自动将模型转换为CUDA以在GPU上运行
关于主持人
Abhijit Bhattacharjee是MathWorks的高级应用工程师,专门从事计算机视觉、音频信号处理和机器学习领域。在MathWorks之前,Abhijit是南加州大学信息科学研究所的研究员,在NASA和DARPA资助的项目中工作。项目包括高光谱图像处理和音频隐写术。他拥有南加州大学的硕士学位,并与包括消费设备、半导体、政府和学术在内的所有行业的客户一起工作。
Pitambar Dayal是MathWorks图像处理和计算机视觉产品的技术营销经理。在进入MathWorks之前,Pitambar在NJIT攻读生物医学工程,并在脑成像实验室工作,在那里他研究缺下载188bet金宝搏血性中风患者的功能磁共振成像模式(当然是使用MATLAB).在工作之余,皮坦巴把时间花在旅行、看篮球和玩极限飞盘上。他最喜欢的食物是玛格丽塔比萨饼,最喜欢的甜点是比利时华夫饼干。