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[人工智能&深度学习] OpenVINO计算机视觉模型加速 实战教程

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    发表于 2020-10-18 14:12:06 | 显示全部楼层 |阅读模式

    OpenVINO

    OpenVINO


    人工智能方面的课程《OpenVINO计算机视觉模型加速 实战教程》

    详细介绍了OpenVINO整体架构、基本组件、核心组件DLDT与IE的使用,OpenVINO对模型加速执行推断的开发流程与步骤、相关SDK API函数如何在C++与Python环境下进行API调用,如何使用预训练模型快速开发车牌识别、行人检测、人脸检测,道路分割、表情识别与landmark提取等高实时视频分析程序,使用模型优化器进行模型压缩转换与优化等OpenVINO核心技术演示与代码教学。一步一步教你构建CPU级别可实时的深度学习模型应用程序。

    适合人群:
    C++与Python开发者,图像处理与OpenCV开发者,在学本科生与研究生,模型加速研究开发者

    课程目标:
    在CPU上实现对深度神经网络模型的10倍加速,实时高FPS对象检测/道路分割/行人检测/人脸检测等


    1课程概述.mp4
    2 OpenVINO框架介绍与安装测试mp4
    3 OpenVINO开发环境配置.mp4
    4 OpenCV DNN中使用IE模块加速.mp4
    5 OpenVINO模型转换工具使用与模型加速.mp4
    6 OpenCV DNN车辆与车牌检测模型.mp4
    7 OpenVINO SDK开发之核心API与流程.mp4
    8 OpenVINO SDK开发之车辆与车牌检测.mp4
    9 OpenVINO SDK开发之车辆属性与车牌识别.mp4
    10视频分析之行人检测-模型介绍与程序结构.mp4
    11视频分析之行人检测-异步推断代码实现与程序演示.mp4
    12视频分析之人脸检测-异步实时人脸检测.mp4
    13视频分析之人脸表情检测-实时表情识别.mp4
    14 OpenVINO SDK开发之道路分割.mp4
    15 OpenVINO Python版本配置与SDK介绍.mp4
    16 OpenVINO Python SDK开发之实时道路分割.mp4
    17 OpenVINO Python SDK开发异步高帧率人脸检测.mp4
    18实时高帧率人脸landmark提取.mp4
    配套课程资料.zip



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    发表于 2020-10-18 14:14:23 来自手机 | 显示全部楼层
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    OpenVINO计算机视觉模型加速 实战教程 [修改]
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