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MATLAB

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숫자형 입력값을 기반으로 데이터를 계산하고 플로팅하는 앱 만들기 https://kr.mathworks.com/help/matlab/creating_guis/mortgage-app-or-gui-in-app-designer.html#d126e5803 숫자형 입력값을 기반으로 데이터를 계산하고 플로팅하는 앱 - MATLAB & Simulink - MathWorks 한국 이 예제의 수정된 버전이 있습니다. 사용자가 편집한 내용을 반영하여 이 예제를 여시겠습니까? kr.mathworks.com 핵심코드 'Monthly Payment' 버튼에 Push 시 이벤트가 발생하는 콜백함수를 삽입함. % Button pushed function: MonthlyPaymentButton // MonthlyPayment 버튼을 클릭 시 발생하는 이벤트 함수 function MonthlyPay..
문제_지원함수가 없어서 발생하는 오류 문제 코드 입력 시, 'camvidPixelLabelIDs'은(는) Train and Deploy Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation에 사용되었습니다. 오류 발생 해결 방법 코드 맨 하단에 지원함수 추가 function labelIDs = camvidPixelLabelIDs() % Return the label IDs corresponding to each class. % % The CamVid dataset has 32 classes. Group them into 11 classes following % the original SegNet training methodology [1]. % % The 11 classes are: % "Sky"..
예제_웹캠을 이용한 전이학습 딥러닝(Googlenet) deepNetworkDesigner camera = webcam; inputSize = trainedNetwork_1.Layers(1).InputSize(1:2) h = figure; h.Position(3) = 2*h.Position(3); ax1 = subplot(1,2,1); ax2 = subplot(1,2,2); im = snapshot(camera); image(ax1, im) im = imresize(im,inputSize); [YPred, probs] = classify(trainedNetwork_1, im); imshow(im) label = YPred; title(string(label) + ", " + num2str(100*max(probs),3) + "%"); [~,idx] = sor..
예제_전이학습을 이용한 딥러닝(Googlenet) 0. 참고 문서 https://kr.mathworks.com/help/deeplearning/gs/get-started-with-transfer-learning.html 전이 학습 시작하기 - MATLAB & Simulink - MathWorks 한국 이 예제의 수정된 버전이 있습니다. 사용자가 편집한 내용을 반영하여 이 예제를 여시겠습니까? kr.mathworks.com 1. 데이터 추출하기 unzip('MerchData.zip') 2. 사전훈련된 신경망 불러오기 deepNetworkDesigner 3. 훈련된 신경망 테스트하기 I = imread("MerchDataTest.jpg"); I = imresize(I, [227 227]); [YPred, probs] = classify(trainedNetw..
예제_영상 분류하기(Googlenet) 0. 참고 문서 https://kr.mathworks.com/help/deeplearning/ug/classify-image-using-googlenet.html GoogLeNet을 사용하여 영상 분류하기 - MATLAB & Simulink - MathWorks 한국 이 예제의 수정된 버전이 있습니다. 사용자가 편집한 내용을 반영하여 이 예제를 여시겠습니까? kr.mathworks.com 1. 사전훈련된 신경망 불러오기 net = googlenet; inputSize = net.Layers(1).InputSize % 클래스 이름 표시 classNames = net.Layers(end).ClassNames; numClasses = numel(classNames); disp(classNames(randper..
예제_웹캠을 이용한 딥러닝(Googlenet) 0. 참고 자료 https://kr.mathworks.com/help/deeplearning/ug/classify-images-from-webcam-using-deep-learning.html 딥러닝을 사용하여 웹캠 영상 분류하기 - MATLAB & Simulink - MathWorks 한국 이 예제의 수정된 버전이 있습니다. 사용자가 편집한 내용을 반영하여 이 예제를 여시겠습니까? kr.mathworks.com 1. 스냅샷만 확인 camera = webcam; net = googlenet; inputSize = net.Layers(1).InputSize(1:2) figure im = snapshot(camera); image(im) im = imresize(im,inputSize); [label, sc..
예제_실시간으로 우유 인식 해보기(Alexnet) 0. 참고 영상 https://www.youtube.com/watch?v=wXLouuQp8lQ 1. 웹캠 설정 cam = webcam; 2. 훈련한 네트워크(딥러닝) 불러오기 load("netTransfer.mat", "netTransfer") 3. 웹캠으로 우유 딥러닝 확인하기 (이미지 1장) img = snapshot(cam); img = imresize(img, [227 227]); label = classify(netTransfer, img); figure, imshow(img) title(label); 4. 실시간으로 딥러닝 실행하기(이미지 및 바 그래프 표시) while 1 img = snapshot(cam); img = imresize(img, [227 227]); [label, scores..
예제_우유 판별하는 딥러닝 만들어보기(Alexnet) 0. 참고 영상 https://www.youtube.com/watch?v=60cllAUWIvI 1. 데이터 수집 구글에서 흰우유, 초코우유, 바나나우유, 딸기우유 4개의 카테고리에 각각 15장의 jpg사진을 수집함. 2. 데이터 불러오기 editior: MATLAB 라이브 스크립트 이용 imds = imageDatastore('우유', 'IncludeSubfolders',true, 'LabelSource','foldernames'); [imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized'); 3. 이미지 확인 numTrainImages = numel(imdsTrain.Labels); idx = randperm(numTrainImages,..

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