深度学习模型- MATLAB和Simulink - 卡塔尔世界杯8强比赛直播

深度学习模型

深度学习的模型和研究的社区。Con modelos de uso frecuente y ququitectura robusta, no necesitará comenzar de cero。

模式选择委员会

以各种不同的模型为前提，以不同的方式进行权衡:

Tamaño: cuánta必要的el modelo备忘录
La ubicación最后的模型determinará hasta qué punto debe tener en cuenta el tamaño de La red。
我决定实现我的梦想，我的梦想，我的梦想diseñado específicamente我的梦想。
在绝望的边缘咨询
Precisión:人类文明的起源与起源
正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况下，正常情况
莫德罗斯市长领事precisión
Velocidad de predicción:快速predicción del modelo con imágenes nuevas
速度之母predicción各种各样的东西función多因素，硬件的故事tamaño lotes, también variará según la建筑模型的elegido y el tamaño modelo。
比较las velocidades de predicción conModelos simplesparcomenzar．

探索在模式和行为之间的权衡。

structura para importar cualquier模型MATLAB:

>> net = nombre_de_la_red

比如:

>> net = alexnet >> net = resnet50

Si el modelo aún no se ha descargado, se proporcionará un enlace para descargar el modelo en MATLAB。

Modelos simplesparcomenzar

模型论，实现迭代论rápidamente可能的不同配置论，过程前的故事，数据和操作论的故事。Cuando tenga una idea de qué configuraciones funcionan bien, pruebe una red más精确para ver si mejora sus resultados。

探索包括:

Modificación深度学习的交互过程

深度学习对分类imágenes nuevas

Modelos de mayor precisión

探索modelos altamente eficaces para flujos de trabajo basados en imágenes，故事como clasificación de imágenes, detección de objects y segmentación semántica。

Para flujos de trabajo de detección客体:

DarkNet-19, DarkNet-53和ResNet-50使用了一个menudo como基础问题detección de objectos y flujos de trabajo YOLO。Vea ejemployers de detección de objectos conYolov2yYolov3．

Para flujos de trabajo de segmentación semántica:

建筑设计的红色预定式与正厅之间的连接práctico对正厅的连接segmentación semántica。Las arquitecturas de capas para problem de segmentación semántica de uso más frecuente son: