26:57视频长度为26:57。
目标识别:计算机视觉的深度学习和机器学习
物体识别使自动驾驶汽车、基于图像的检索和自主机器人等创新系统成为可能。机器学习和深度学习这些系统所依赖的可能难以训练、评估和比较。
在这次网络研讨会中,我们将探讨MATLAB如何解决在开发物体识别系统时遇到的最常见的挑战。本次网络研讨会将讨论深度学习、机器学习和计算机视觉的新功能。
我们将使用现实世界的例子来演示:
的主持人
Johanna Pingel于2013年加入MathWorks团队,专注于MATLAB图像处理和计算机视觉应用。她拥有伦斯勒理工学院的硕士学位和卡内基梅隆大学的学士学位。她在计算机视觉应用领域工作超过5年,主要研究对象检测和跟踪。
Avinash Nehemiah在MathWorks从事计算机视觉在技术营销中的应用。在加入MathWorks之前,他花了7年的时间从事算法开发和研究,为医院安全和视频监控设计计算机视觉算法。他拥有卡内基梅隆大学的MSEE学位。
记录:2017年3月7日
下载代码及文件
了解更多
您也可以从以下列表中选择网站:
如何获得最佳的网站性能
选择中国网站(中文或英文)以获得最佳的网站表现。其他MathWorks国家网站没有针对从您的位置访问进行优化。