使用 GPU Coder 使用 YOLO v2 进行实时对象检测：在 NVIDIA GPU 上使用 YOLO v2 进行实时对象检测的示例-matlab开发

您可以将 GPU Coder:trade_mark: 与 Deep Learning Toolbox:trade_mark: 结合使用，在使用 NVIDIA:registered: Jetson 和 Drive 平台的嵌入式平台上生成代码并部署深度学习网络。 即使没有神经网络、深度学习或高级计算机视觉算法方面的专业知识，预训练的网络和示例（例如对象检测、图像分类和驾驶员辅助应用程序）也可以轻松使用 GPU Coder 进行深度学习。 我们从 MATLAB 中已发布的示例开始，该示例解释了如何训练 YOLO v2 对象检测器，并使用 GPU Coder:trade_mark: 生成优化的 CUDA 代码，并使用适用于 NVIDIA:registered: GPU 的硬件支持包，将生成的代码部署到 Jetson Xavier板作为一个独立的应用程序。 下载包含可用于生成代码的附加脚本和函数。 有关 MATLAB 中的示例和所有必需文件，请参阅以下文档链接： 使用YOLO v2深度学习进行对象检测：