Aplique técnicas de Deep Learning para disponer de las funcionalidades más recientes en el campo de la visión artificial, tales como detección de objetos, segmentación semántica, y clasificación de imágenes y vídeos. MATLAB brinda soporte en todo el flujo de trabajo de desarrollo de sistemas de visión artificial con Deep Learning, desde la preparación de datos hasta el despliegue.
¿Qué aporta MATLAB?
Apps interactivas
Utilice apps de low code para etiquetar datos de imágenes y vídeos, crear y entrenar modelos de Deep Learning, y gestionar experimentos de IA.
Modelos previamente entrenados
Aplique un modelo previamente entrenado directamente a una tarea, adáptelo realizando transferencia del aprendizaje, o utilícelo como extractor de características.
Visualización e interpretabilidad
Utilice técnicas de visualización, tales como Grad-CAM y LIME, para investigar cómo toman decisiones los modelos de IA.
Despliegue de sistemas de IA
Simule y despliegue sistemas de visión artificial en hardware integrado, sistemas empresariales o la nube.
Uso de Deep Learning para visión artificial con MATLAB
Si necesita diseñar sistemas complejos o tiene poca experiencia en Deep Learning para visión artificial, estos tutoriales y ejemplos pueden ayudar en futuros proyectos y ampliar sus conocimientos.
Detección de objetos
Clasificación de imágenes y vídeos
Descubra cómo nuestros clientes integran IA con MATLAB y Simulink
Productos
Obtenga más información sobre los productos utilizados con IA para aplicaciones de visión artificial.
30 días de exploración a su alcance
Más información
Deep Learning
Diseñe e implemente redes neuronales profundas con algoritmos y modelos previamente entrenados.
Deep Learning para LiDAR
Integre IA en aplicaciones de LiDAR.
