您可以将GPU编码器™与深度学习工具箱™结合使用，在使用NVIDIA的嵌入式平台上生成代码并部署深度学习网络^®Jetson和Drive平台。预先训练的网络和例子，如目标检测、图像分类和驾驶辅助应用程序，使GPU编码器易于使用深度学习，即使没有专家知识的神经网络，深度学习，或先进的计算机视觉算法。
我们从MATLAB中发布的示例开始，解释了如何训练YOLO v2对象检测器，使用GPU编码器™，我们生成优化的CUDA代码，并使用NVIDIA的硬件支持包金宝app^®在gpu上，我们将生成的代码作为一个独立的应用程序部署到Jetson Xavier板上。
下载部分包含可以用来生成代码的其他脚本和函数。
请参考以下文档链接的例子在MATLAB和所有必要的文件:
使用YOLO v2进行对象检测//www.tatmou.com/help/vision/ug/train-an-object-detector-using-you-only-look-once.html

链接到视频:
//www.tatmou.com/videos/real-time-object-detection-with-yolo-v2-using-gpu-coder-1553781156610.html