【东枫科技】使用LabVIEW进行深度学习开发

文章目录

DeepLTK LabVIEW深度学习工具包

LabVIEW中的深度神经网络

功能亮点:

  • 在 LabVIEW 中创建、配置、训练和部署深度神经网络 (DNN)
  • 加速在 GPU 上训练和部署 DNN
  • 保存训练好的网络并加载以进行部署
  • 可视化网络拓扑和常见指标(内存占用、计算复杂度)
  • 在 NI 的 LabVIEW Real-Time 目标上部署预先训练的网络以进行推理
  • 通过使用网络图优化实用程序来加速预先训练的网络
  • 分析和评估网络性能
  • 从可运行的真实示例开始

功能与特性

在 LabVIEW 中构建、配置、训练、可视化和部署深度神经网络(DNN)

功能亮点:

  • 在 LabVIEW 中创建、配置、训练和部署深度神经网络
  • 加速 DNN 在 GPU 上的训练和部署
  • 支持保存已训练网络并加载用于部署
  • 可视化网络拓扑结构和常用指标(如内存占用、计算复杂度)
  • 将预训练网络部署到 NI 的 LabVIEW 实时系统上用于推理
  • 利用网络图优化工具加速预训练网络运行
  • 分析和评估网络性能
  • 提供开箱即用的真实示例
  • 借助 DeepLTK FPGA 插件,在 FPGA 上加速推理

支持的网络层

DeepLTK 支持实现常见机器学习应用(如图像分类、目标检测、实例分割和语音识别)所需的多种网络层:

  • 输入层(1D、3D)
  • 数据增强
  • 卷积层
  • 全连接层(Dense)
  • 批归一化(1D、3D)
  • 池化层(最大池化、平均池化)
  • 上采样
  • 快捷连接(ShortCut)
  • 拼接(Concatenation)
  • Dropout(1D、3D)
  • SoftMax 层
  • 目标检测层

支持的网络架构

  • MLP - 多层感知机
  • CNN - 卷积神经网络
  • FCN - 全卷积网络
  • ResNet - 残差网络(用于图像识别)
  • YOLO v2 - 一次看完(用于目标检测)
  • U-Net - 语义分割网络

参考示例

以下是工具包附带的参考示例,路径为:

复制代码
LabVIEW 安装路径\examples\Ngene\Deep Learning Toolkit
  • MNIST_Classifier_MLP(Train_1D).viMNIST_Classifier_MLP(Train_3D).vi

    展示了使用 MLP(多层感知机)架构对 MNIST 手写数字图像进行分类任务的神经网络构建与训练过程。

  • MNIST_Classifier_CNN(Train).vi

    展示了使用 CNN(卷积神经网络)架构进行 MNIST 图像分类任务的构建与训练。

  • MNIST_Classifier(Deploy).vi

    展示了如何自动加载配置文件和权重文件来部署预训练网络。

  • MNIST(RT_Deployment)(工程)

    展示了将预训练模型部署至 NI 实时系统的过程。

  • MNIST_CNN_GPU(工程)

    展示了如何在 GPU 上加速训练和部署过程。

  • YOLO_Object_Detection(Cam).vi

    展示了基于 YOLO 架构的目标检测预训练网络部署过程(实时摄像头示例)。

  • YOLO_GPU(工程)

    展示了如何加速 YOLO 网络并在 GPU 上部署。

  • Object_Detection(工程)

    展示了在简单数据集上进行目标检测神经网络训练的全过程。


授权售价

单台电脑 5000美元。

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