Применение глубокого обучения к автоматизированным приложениям вождения с помощью Deep Learning Toolbox™ совместно с Automated Driving Toolbox™.
| Маркировщик истины | Маркировка исходных данных для автоматизированных приложений вождения |
Обучение детектору автомобиля для глубокого обучения
В этом примере показано, как обучить детектор транспортного средства на основе зрения с помощью глубокого обучения.
Создание сетки занятости с помощью монокулярной камеры и семантической сегментации
В этом примере показано, как оценить свободное пространство вокруг транспортного средства и создать сетку занятости с использованием семантической сегментации и глубокого обучения.
Автоматизация маркировки истинности почвы для семантической сегментации (автоматизированная панель инструментов вождения)
Используйте предварительно обученный алгоритм семантической сегментации для сегментации изображения и этот алгоритм для автоматизации маркировки истинности земли.
Обучение сети семантической сегментации глубокого обучения с использованием данных моделирования 3-D
В этом примере показано, как использовать данные моделирования 3-D для обучения семантической сети сегментации и ее точной настройки на реальные данные с использованием генеративных состязательных сетей (GAN).
Отслеживание нескольких транспортных средств с помощью камеры (автоматизированная панель инструментов вождения)
Обнаружение и отслеживание нескольких транспортных средств с помощью монокулярной камеры, установленной в транспортном средстве.
