突出了
- 对图像进行像素级语义分割
- 导入并使用TensorFlow和Caffe预先训练的模型
- 利用集群上的并行计算加速网络训练
- 使用数据增强来提高深度学习模型的准确性
- 自动转换模型CUDA运行在gpu
的主持人
Abhijit Bhattacharjee是MathWorks的高级应用工程师,专攻计算机视觉、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。他持有the University of Southern California的M.S.E.E.学位,并与所有行业的客户合作,包括消费设备、半导体、政府和学术界。
Pitambar Dayal是MathWorks图像处理和计算机视觉产品的技术营销经理。下载188bet金宝搏在MathWorks之前,Pitambar在NJIT获得生物医学工程学士学位,并在一个脑成像实验室工作,在那里他研究缺血性中风患者的功能磁共振成像模式(当然是使用MATLAB)。工作之馀,Pitambar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特披萨,他最喜欢的甜点是比利时华夫饼。