Deep Learning, עיבוד תמונה וראיה ממוחשבת עם MATLAB – הרצאות מכנס MATLAB & SIMULINK ISRAEL EXPO 2019
על האתגרים בעבודה בגישת Deep Learning וההתמודדות עימם, יכולות חדשות בעולם עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת ועוד…
בחודש שעבר התקיים בארץ כנס MATLAB & SIMULINK ISRAEL EXPO 2019, בהשתתפות כ-600 מהנדסים וחוקרים מכ-300 חברות מובילות בתעשייה ומוסדות מחקר ואקדמיה.
אחד הנושאים שקיבל פוקוס מיוחד בכנס המקצועי הזה היה תחום ה-Deep Learning. כידוע, בעזרת הגישה הזו אפשר לפתור בעיות מאוד מורכבות, אך יש גם לא מעט אתגרים הכרוכים ביישומה…במסגרת ההרצאה שלי במליאה סקרתי את האתגרים השונים וכיצד סביבת MATLAB מקלה על ההתמודדות עימם:
במסגרת מסלול עיבוד תמונה וראיה ממוחשבת, צללנו יותר לעומק של תחום ה-Deep Learning, עם דוגמאות מעולם עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת. בהרצאה הצגתי דוגמה של בניית מסווג, ודוגמה של בניית גלאי בגישת YOLOv2 אשר נכנסה ל-MATLAB ממש לאחרונה:
יואב תמרי, מהנדס חשמל במחלקת טכנולוגיות מיוחדות בחטיבת הייצור של חברת ישקר, שיתף את הנוכחים בניסיון (המוצלח…) של החברה בשימוש ב-MATLAB לצורך ביצוע גילוי וסיווג של אובייקטים בעזרת Deep Learning.
אחריו, לורן סממה, מהנדסת אפליקציה מחברת סיסטמטיקס, הרצתה על הדרך הקלה להוריד Deep Neural Networks ל-CPU-ים ו-ל-GPU-ים – באמצעות כלים הממירים בצורה אוטומטית קוד MATLAB לקוד C/C++/CUDA יעיל.
אופיר זמיר, Director Solutions Architecture מחברת NVIDIA, הציג את פתרונות החברה וההתממשקות שלהם עם תוכנת MATLAB.
עוד במסלול עיבוד תמונה וראיה ממוחשבת – Bruce Tannenbaum, מנהל מוצרי בינה מלאכותית, עיבוד תמונה וראיה ממוחשבת בחברת MathWorks, סקר כיצד כלים שונים בסביבת MATLAB יכולים לסייע בתהליך הפיתוח של מוצר בתחום זה, משלב האלגוריתם ועד לשלב המימוש על החומרה:
ולסיום, התכבדתי להציג מה התחדש בשנים האחרונות בכלי עיבוד התמונה והראיה הממוחשבת בסביבת MATLAB. ההרצאה כללה טיפים וטריקים שימושיים, Apps אשר מקלים על תהליך הפיתוח ואלגוריתמים חדשים – ואתם מוזמנים לצפות גם בה:
אם יש שאלות או בקשות – אני לרשותכם במייל – [email protected]
