AI 和深度學(xué)習(xí)進(jìn)入實(shí)現(xiàn)階段

來(lái)自

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個(gè)行業(yè)、10

個(gè)領(lǐng)先企業(yè)的成功案例AI?深度學(xué)習(xí)

成功案例電子書2AI

和深度學(xué)習(xí)進(jìn)入實(shí)現(xiàn)階段AI和深度學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。有的項(xiàng)目成功利用AI提高了生產(chǎn)力，有的則不然。差別在哪里？要獲得成功，關(guān)鍵是要在了解AI優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上確立主題，然后在現(xiàn)有工作流程中加以實(shí)現(xiàn)。本電子書介紹了一些客戶的成功案例，他們一直在使用MATLAB進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并已在業(yè)務(wù)中成功實(shí)現(xiàn)

AI；本書還將介紹這些深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中用到的關(guān)鍵技術(shù)。目錄：來(lái)自

7

個(gè)不同行業(yè)的

10

個(gè)成功案例客戶案例技術(shù)參考制造業(yè)武藏精密工業(yè)株式會(huì)社迪睿合株式會(huì)社使用可解釋的

AI來(lái)避免黑盒困境基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)關(guān)西電力株式會(huì)社八千代工業(yè)株式會(huì)社語(yǔ)義分割油氣行業(yè)殼牌公司貝克休斯公司有效使用文檔汽車行業(yè)電裝天公司在Simulink中將深度學(xué)習(xí)集成到控制算法醫(yī)療行業(yè)立命館大學(xué)使用深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)航空航天業(yè)空中客車多個(gè)可選部署目標(biāo)鋼鐵行業(yè)現(xiàn)代制鐵用于標(biāo)注的

App小結(jié)制造業(yè)武藏精密工業(yè)株式會(huì)社利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行汽車零部件視覺檢查武藏精密工業(yè)株式會(huì)社武藏精密工業(yè)株式會(huì)社運(yùn)用MATLAB和深度學(xué)習(xí)開發(fā)異常檢測(cè)系統(tǒng)原型，將其應(yīng)用于汽車圓錐齒輪的檢查流程。在驗(yàn)證準(zhǔn)確度和速度后，自2018年5月以來(lái)，他們一直在制造廠進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)演示試驗(yàn)。將來(lái)，預(yù)計(jì)每月可減少手動(dòng)對(duì)130萬(wàn)個(gè)零件進(jìn)行視覺檢查的工作量和成本。在該項(xiàng)目中，他們與MathWorks咨詢顧問一起構(gòu)建了相機(jī)連接裝置，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，用App設(shè)計(jì)工具創(chuàng)建了自定義注釋工具，提高了模型準(zhǔn)確度。他們使用GPUCoderTM

的代碼生成功能，在NVIDIA?

Jetson上實(shí)現(xiàn)了經(jīng)過訓(xùn)練的模型，并利用其結(jié)果來(lái)控制PLC。使用

MATLAB/Simulink的優(yōu)勢(shì)：實(shí)現(xiàn)無(wú)縫開發(fā)工作流，涵蓋從圖像捕獲到嵌入式GPU實(shí)現(xiàn)的一系列步驟使用類激活映射，對(duì)缺陷區(qū)域進(jìn)行估計(jì)和可視化創(chuàng)建自定義GUI工具（使用App設(shè)計(jì)工具），提高標(biāo)注效率利用咨詢服務(wù)，最大程度地發(fā)揮MATLAB的優(yōu)勢(shì)借助MATLAB，我們可以輕松使用相機(jī)連接、進(jìn)行預(yù)處理、利用各種預(yù)訓(xùn)練的模

型。這為我們的整個(gè)工作流提供了便利。我們的團(tuán)隊(duì)與咨詢顧問交流討論，從而

掌握了許多解決問題的技巧，提升了工

程師的技能?！啊搬槍?duì)計(jì)算機(jī)視覺的深度學(xué)習(xí)了解

MATLAB在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用觀看視頻

(28:00)了解

MATLAB在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用迪睿合株式會(huì)社利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行薄膜生產(chǎn)工藝檢查，提升產(chǎn)品質(zhì)量大河原秀之、松下忍,迪睿合株式會(huì)社對(duì)于顯示器所用的功能材料，在其生產(chǎn)工藝中，保證外觀質(zhì)量是最關(guān)鍵的一環(huán)。連續(xù)的卷

對(duì)卷生產(chǎn)盡管大大提升了產(chǎn)能，卻也增加了連續(xù)產(chǎn)品缺陷的風(fēng)險(xiǎn)，而且質(zhì)量控制頗為復(fù)雜。迪睿合株式會(huì)社對(duì)檢查設(shè)備檢測(cè)到的缺陷圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，以高準(zhǔn)確度對(duì)缺陷進(jìn)行分類，實(shí)時(shí)匯總?cè)毕荩a(chǎn)品質(zhì)量異常的檢測(cè)與對(duì)策關(guān)聯(lián)起來(lái)，從而提升了產(chǎn)量。他們還采用

GPU提升并與現(xiàn)有生產(chǎn)系統(tǒng)集成，從而實(shí)現(xiàn)全天在線、全年無(wú)休的連續(xù)運(yùn)行。由于將

MATLAB用于從研發(fā)到實(shí)現(xiàn)的整個(gè)過程，從設(shè)計(jì)到推出的時(shí)間整整縮短了6個(gè)月。他們不懈探索技術(shù)新趨勢(shì)，結(jié)合新增的位置傳感數(shù)據(jù)二次利用機(jī)器學(xué)習(xí)，并借助語(yǔ)義分割提高各種環(huán)境下的準(zhǔn)確度，致力于改善質(zhì)量、提升價(jià)值，實(shí)現(xiàn)企業(yè)愿景——“價(jià)值至上：前所未有的創(chuàng)新，無(wú)可比擬的價(jià)值”。使用

MATLAB的優(yōu)勢(shì)：支持跨多個(gè)領(lǐng)域的多種數(shù)據(jù)類型和算法通過MATLAB

Compiler

SDK實(shí)現(xiàn).NET系統(tǒng)集成和多線部署創(chuàng)建并提供GUI界面，便于手動(dòng)操作和分析提供集成開發(fā)環(huán)境，加快從研究到實(shí)現(xiàn)的整個(gè)研發(fā)過程MathWorks也給我們帶來(lái)了突破?！吧疃葘W(xué)習(xí)為人工智能帶來(lái)突破，而使用

MATLAB實(shí)現(xiàn)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)閱讀電子書“使用可解釋的

AI

來(lái)避免黑盒困境Grad-CAM

揭示深度學(xué)習(xí)決策背后的理由深度學(xué)習(xí)是一種“黑盒”方法，其中模型的參數(shù)會(huì)基于數(shù)據(jù)和標(biāo)簽自動(dòng)優(yōu)化。有些人可能希望避免使用這種黑盒方法。因此，現(xiàn)在有許多人致力于實(shí)現(xiàn)“可解釋的

AI”。類激活映射

(CAM)和梯度類激活映射(Grad-CAM)是兩種常見的可解釋的AI，適用于圖像分類任務(wù)。圖中損壞的螺母被深度學(xué)習(xí)模型判為“NG"，關(guān)注區(qū)域通過熱圖進(jìn)行了可視化。>>進(jìn)一步了解可解釋的AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)了解如何用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征關(guān)西電力利用深度學(xué)習(xí)評(píng)估管道焊接損壞情況Kenichi

Kizu，關(guān)西電力株式會(huì)社關(guān)西電力使用深度學(xué)習(xí)評(píng)估高鉻鋼管焊縫的蠕變損壞情況。用常規(guī)的外表面無(wú)損檢查來(lái)評(píng)估內(nèi)部管道的損壞有難度，因此關(guān)西電力的工程師嘗試通過外表面應(yīng)變分布測(cè)量的圖像進(jìn)行檢查。在研究中，他們使用了被測(cè)體的應(yīng)變分布圖，通過MATLAB?

和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)AlexNet提取了特征。這一方法證實(shí)，使用支持向量機(jī)，可將圖像分為小損壞和大損壞。而且，他們還創(chuàng)建了回歸模型，使用同一網(wǎng)絡(luò)來(lái)估算損壞率，證實(shí)損壞率越大，準(zhǔn)確度越高。關(guān)西電力計(jì)劃驗(yàn)證這一方法在真實(shí)機(jī)器中的適用性，并將它應(yīng)用于各種材質(zhì)的管道。盡管我并非專家，但可以通過研討會(huì)和豐富的文檔獲得足夠的知識(shí)?！笆褂肕ATLAB進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開發(fā)很簡(jiǎn)單?！笆褂?/p>

MATLAB的優(yōu)勢(shì)獲取示例代碼，可用于立即開展遷移學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單易用的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)可借助工具箱與其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合獲取研討會(huì)、豐富的文檔和其他學(xué)習(xí)資源燃料儲(chǔ)罐鍋爐汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)變壓器管道軸向應(yīng)變環(huán)向應(yīng)變被測(cè)體在MATLAB

EXPO

2019日本用戶大會(huì)上展示演講資料語(yǔ)義分割概述觀看視頻

(7:56)使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行語(yǔ)義分割八千代工業(yè)株式會(huì)社運(yùn)用

AI 算法,探測(cè)水壩和橋梁損壞Takato

Yasuno，八千代工業(yè)株式會(huì)社八千代工業(yè)株式會(huì)社開發(fā)了AI模型，用于探測(cè)水壩和橋梁表面的損壞情況。由于損壞

的形狀和大小多種多樣，傳統(tǒng)的圖像處理方法不足以應(yīng)對(duì)，需要檢查人員進(jìn)行視覺診斷。最初一個(gè)月，他們?cè)贛ATLAB?

中借助一些預(yù)訓(xùn)練模型，嘗試了語(yǔ)義分割算法SegNet。該算法的效果優(yōu)于之前基于圖像處理的算法。然后，他們借助其他網(wǎng)絡(luò)模型和預(yù)處理圖像，提高了算法的準(zhǔn)確度。預(yù)計(jì)該項(xiàng)目可大幅節(jié)省全世界大壩損壞診斷所需的時(shí)間。八千代工業(yè)株式會(huì)社還致力于將AI用于河堤與橋梁損壞診斷中。使用

MATLAB的優(yōu)勢(shì)：使用內(nèi)置的語(yǔ)義分割示例可添加預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)可輕松使用多個(gè)GPU可使用App設(shè)計(jì)工具構(gòu)建和部署App借助MATLAB，我們可以檢查圖像并輕松探測(cè)基礎(chǔ)設(shè)施的損壞情況。我們能夠與同事共享模板，這樣一來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)都變得簡(jiǎn)單易行?！啊罢Z(yǔ)義分割用標(biāo)注工具標(biāo)注數(shù)據(jù)要基于像素（而不是整個(gè)圖像）來(lái)分類，需在最后添加解碼器。還需進(jìn)行上采樣，以使最終圖像與輸入圖像大小一致。

MATLAB支持多種方法。要訓(xùn)練語(yǔ)義分割模型，需要有基于像素的標(biāo)注。MATLAB提供專門的標(biāo)注工具。除擬合和填充等補(bǔ)充函數(shù)外，應(yīng)用已訓(xùn)練模型可大大簡(jiǎn)化耗時(shí)的標(biāo)注任務(wù)，只需輕微修正即可使用。用戶可以選擇與任務(wù)相近的示例代碼進(jìn)行自定義，從而在短時(shí)間內(nèi)試用各種方法。>>語(yǔ)義分割視頻編碼器解碼器油氣行業(yè)探索

MATLAB深度學(xué)習(xí)在MATLAB

EXPO

2018英國(guó)用戶大會(huì)上展示觀看視頻(19:44)殼牌石油：高光譜衛(wèi)星圖像中的地域識(shí)別使用

MATLAB的優(yōu)勢(shì)：快速原型驗(yàn)證有力的專家支持豐富的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)化工具可用于快速嘗試的海量示例與豐富文檔通過WebApp自動(dòng)發(fā)布服務(wù)通過MATLAB

Parallel

Server實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的云計(jì)算使用深度學(xué)習(xí)模型代替人工地形判讀顯著節(jié)省時(shí)間和人工判讀成本．

每年花費(fèi)數(shù)千萬(wàn)美元用于地震數(shù)據(jù)采集．

地域類型判讀對(duì)日常成像數(shù)據(jù)解讀很重要．

目前采用人工在衛(wèi)星/無(wú)人機(jī)高光譜圖像中繪制多邊形或?qū)嵉乜辈斓姆绞胶臅r(shí)數(shù)周．

使用深度學(xué)習(xí)模型代替人工判讀流程預(yù)測(cè)性維護(hù)如何實(shí)現(xiàn)和落地觀看視頻(55:42)了解

MATLAB在預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用貝克休斯開發(fā)了用于天然氣和石油開采的預(yù)測(cè)性維護(hù)軟件挑戰(zhàn)油氣作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，采用排量泵持續(xù)向地下，以高壓注入沙水混合物。排量泵是易耗品，為保證作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的持續(xù)性，過去需為每個(gè)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)提供單價(jià)150萬(wàn)美元的備份排量泵卡車。一套排量泵造價(jià)高達(dá)10萬(wàn)美元，需要充分發(fā)揮可用價(jià)值，同時(shí)提前發(fā)現(xiàn)隱患。開發(fā)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，以降低泵設(shè)備成本和停機(jī)時(shí)間。解決方案使用MATLAB分析近1TB的數(shù)據(jù)，自動(dòng)完成海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化濾波、頻譜分析和轉(zhuǎn)換，并創(chuàng)建一個(gè)可以在故障發(fā)生之前預(yù)測(cè)故障的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。成果預(yù)計(jì)節(jié)省超過1000萬(wàn)美元開發(fā)時(shí)間減少10倍輕松訪問多種類型的數(shù)據(jù)“MATLAB使我們能夠?qū)⒁郧安豢勺x的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可用的格式；為多個(gè)卡車和地區(qū)自動(dòng)化濾波，頻譜分析和轉(zhuǎn)換步驟；并最終實(shí)時(shí)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)進(jìn)行維護(hù)的理想時(shí)間?！?

Gulshan

Singh，Baker

Hughes鏈接到用戶案例帶排量泵的卡車有效使用文檔MATLAB提供一百多個(gè)用于圖像、信號(hào)和語(yǔ)句深度學(xué)習(xí)的官方示例代碼。其中涵蓋各種基本方法，如遷移學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，也有進(jìn)一步提高準(zhǔn)確度的實(shí)用方法，如通過貝葉斯優(yōu)化調(diào)整超參數(shù)。用戶可以選擇與任務(wù)相近的示例代碼進(jìn)行自定義，從而在短時(shí)間內(nèi)試用各種方法。>>查看一百多個(gè)深度學(xué)習(xí)示例代碼汽車行業(yè)電裝天公司開發(fā)基于模型的工作流，用于

AI 控制系統(tǒng)開發(fā)Natsuki

Yokoyama，電裝天公司復(fù)雜的車輛控制問題難于構(gòu)造，需要具備專家經(jīng)驗(yàn)才能解決。深度學(xué)習(xí)往往能夠克服這類挑戰(zhàn)。電裝天公司最初使用Python處理AI環(huán)節(jié)，但他們無(wú)法將這些代碼轉(zhuǎn)換為C代碼以在ECU上實(shí)現(xiàn)，也無(wú)法在基于模型的開發(fā)中用這些代碼仿真。后來(lái)，他們借助

MATLAB?

和Simulink?

開發(fā)了基于模型的工作流。他們首先在MATLAB?

中構(gòu)建AI模型，并導(dǎo)入現(xiàn)有的Simulink?

控制系統(tǒng)模型。然后，

他們使用Simulink

API自動(dòng)創(chuàng)建Simulink模塊、連接線路，并從AI模型復(fù)制權(quán)重值。電裝天公司還開發(fā)了AI庫(kù)，現(xiàn)在可以仿真整個(gè)模型。然后，他們將Simulink模型轉(zhuǎn)換

回基于MATLAB的AI模型。電裝天公司已完成從設(shè)計(jì)到實(shí)現(xiàn)的基于模型的開發(fā)工作流；現(xiàn)在，他們正繼續(xù)進(jìn)行面向生產(chǎn)的開發(fā)?；谀Ｐ偷拈_發(fā)工作流對(duì)使用AI控制

ECU至關(guān)重要。我們將現(xiàn)有控制模型與

AI模型結(jié)合起來(lái)，從而建立仿真環(huán)境，加快產(chǎn)品開發(fā)?！啊笆褂?/p>

MATLAB和Simulink的優(yōu)勢(shì)：應(yīng)用基于模型的開發(fā)，將AI模型集成到現(xiàn)有控制模型中使用深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器，只需鼠標(biāo)點(diǎn)擊即可構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)借助API實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型在MATLAB和Simulink之間的雙向轉(zhuǎn)換使用S-Function訪問原始AI庫(kù)在Simulink中將深度學(xué)習(xí)集成到控制算法探索

MATLAB深度學(xué)習(xí)觀看視頻在

Simulink

中將深度學(xué)習(xí)集成到控制算法您可以將用于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成到Simulink?

中。借助這一方法，您可在車道偏離系統(tǒng)等控制應(yīng)用中使用基于深度學(xué)習(xí)的算法。>>將深度學(xué)習(xí)模型與Simulink進(jìn)行集成仿真經(jīng)過訓(xùn)練的模型醫(yī)療行業(yè)閱讀技術(shù)文章，獲取詳細(xì)信息閱讀文章探索

MATLAB深度學(xué)習(xí)立命館大學(xué)利用深度學(xué)習(xí)降低

CT 成像中的輻射暴露風(fēng)險(xiǎn)Ryohei

Nakayama,立命館大學(xué)計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT或CAT掃描）可生成器官、骨骼和血管的三維圖像，診斷輔助效果大大優(yōu)于普通X光片。但相應(yīng)的代價(jià)是，該方法會(huì)增加對(duì)人體有害的輻射量。立命館大學(xué)副教授Ryomei

Nakayama結(jié)合使用超分辨率處理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)回歸，用超低劑量CT掃描作為輸入，生成與常規(guī)劑量CT掃描同等質(zhì)量的圖像。CNN回歸的優(yōu)

勢(shì)在于新圖像處理時(shí)間短；使用兩個(gè)CNN，則是為了分別處理肺區(qū)和非肺區(qū)，從而提高結(jié)

果的清晰度。此系統(tǒng)在保證診斷信息量大致相當(dāng)?shù)那闆r下，為病人減少輻射暴露達(dá)95%之多。目前，立命館大學(xué)正設(shè)法將該技術(shù)與醫(yī)學(xué)影像管理系統(tǒng)(PACS)相結(jié)合，以便投入實(shí)際臨床環(huán)境應(yīng)用。使用

MATLAB和Simulink的優(yōu)勢(shì)：可在128個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類型中高效搜索最優(yōu)模型在同一環(huán)境中集成圖像超分辨率處理和CNN回歸可創(chuàng)建GUI界面并分發(fā)給醫(yī)生現(xiàn)在有很多經(jīng)過優(yōu)化和加速的圖像處理/深度學(xué)習(xí)函數(shù)，只要將它們結(jié)合起來(lái)，就能進(jìn)行高效開發(fā)?！啊笆褂蒙疃染W(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)使用深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器，只需鼠標(biāo)拖放，即可創(chuàng)建和編輯網(wǎng)絡(luò)。它不僅可以幫助初學(xué)者輕松創(chuàng)建模型，也支持專業(yè)人士自定義復(fù)雜模型，例如編輯DAG網(wǎng)絡(luò)、單元擴(kuò)展（例如ResNet單元）、多個(gè)輸入/輸出等。只需點(diǎn)擊按鈕，即可基于創(chuàng)建的模型生成MATLAB代碼，并且今后還可自動(dòng)構(gòu)造相同的模型。>>視頻：使用深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器MATLAB代碼生成航空航天行業(yè)在MATLAB

EXPO

2019法國(guó)用戶大會(huì)上展示觀看視頻(18:25)了解深度學(xué)習(xí)建?？罩锌蛙?yán)萌斯ぶ悄芎蜕疃葘W(xué)習(xí)進(jìn)行自動(dòng)缺陷檢測(cè)Nicolas

Castet，空中客車如何構(gòu)建穩(wěn)健的端到端AI模型，用于自動(dòng)檢測(cè)飛機(jī)管道中的缺陷？這對(duì)空中客車來(lái)說是巨大的挑戰(zhàn)。他們使用MATLAB?

快速進(jìn)行原型構(gòu)建，并開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型來(lái)滿足需求?？罩锌蛙嚺cMathWorks咨詢服務(wù)團(tuán)隊(duì)合作，用MATLAB處理了流程中的三個(gè)主要步驟。第一步是使用這一集成性的工具，從頭開始為語(yǔ)義分割等方法構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，同時(shí)利用其簡(jiǎn)單易用的交互式環(huán)境，對(duì)視頻進(jìn)行標(biāo)注。他們?cè)贛ATLAB中通過深度學(xué)習(xí)模型找出管道上通風(fēng)孔和電線的位置，用以測(cè)量距離和角度是否滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求。下一步，他們要求能實(shí)時(shí)顯示缺陷分析。最后一步是將MATLAB代碼自動(dòng)轉(zhuǎn)換為CUDA代碼，無(wú)需任何編碼技能，就能直接將其部署到嵌入式系統(tǒng)中。修改、訓(xùn)練、再測(cè)試，這是成功的關(guān)鍵?！澳軌蛟诙虝r(shí)間內(nèi)對(duì)代碼進(jìn)行測(cè)試、“案例相關(guān)圖片。圖片取自發(fā)言人的演講材料。使用

MATLAB的優(yōu)勢(shì)：運(yùn)用集成性的工具設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型在相當(dāng)短的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行交互式原型構(gòu)建和測(cè)試將MATLAB代碼直接轉(zhuǎn)換為CUDA代碼多個(gè)可選部署目標(biāo)Keras,

TensorFlow,

ONNX,

Caffe

ModelsIntel、Arm

CortexNVIDIA、Intel、ArmZynx、Xilinx、Intel訓(xùn)練模型后，您可以視需要進(jìn)行部署。每次分發(fā)不會(huì)額外收費(fèi)。

在概念驗(yàn)證(PoC)階段，以exe格式分發(fā)GUI工具，讓用戶使用。在實(shí)現(xiàn)階段，根據(jù)用途選擇最佳目標(biāo)，可以是嵌入式設(shè)備，也可以部署到云端，以及通過智能手機(jī)訪問。>>將深度學(xué)習(xí)模型部署到嵌入式系統(tǒng)：從MATLAB部署到GPU和CPU、從Simulink部署到GPU和CPU，或部署到FPGA和SoC鋼鐵行業(yè)語(yǔ)義分割概述觀看視頻探索

MATLAB深度學(xué)習(xí)現(xiàn)代制鐵公司將基于像素的深度學(xué)習(xí)方法用于鋼材圖像現(xiàn)代制鐵–現(xiàn)代汽車集團(tuán)現(xiàn)代制鐵公司利用深度學(xué)習(xí)開發(fā)了基于像素的鋼材圖像分析應(yīng)用，并使用MATLAB實(shí)現(xiàn)了標(biāo)注自動(dòng)化、改進(jìn)了方法。在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，分析工程師使用點(diǎn)陣法，手動(dòng)分析光學(xué)顯微鏡圖像，但這需要大量時(shí)間，且高度依賴分析師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。借助MATLAB，他們用無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法創(chuàng)建了標(biāo)注自動(dòng)化算法，并將它集成到標(biāo)注App中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。他們基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代，并使用深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提高到85%，足以取代當(dāng)前的分析工作流。使用

MATLAB和Simulink的優(yōu)勢(shì)：利用高級(jí)API來(lái)應(yīng)用圖像