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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
最好是有python与C++语言基础,深度学习基础的人士,小白亦可! pytorch,C++/python语言开发者,OpenCV开发工程师,对人工智能与计算机视觉感兴趣的,在校大学生,研究生
你将会学到:
学会手势识别与安全帽识别,两个对象检测典型应用。
课程简介:
基于tensorflow对象检测框架,零代码编程,教大家如何通过迁移学习实现基于SSD与Faster-RCNN的自定义对象检测,分别是手势识别与安全帽识别!基于训练生成的模型实现模型的CPU与GPU部署,基于CPU的加速推理,对SSD模型自定义对象检测达到100FPS左右!如何打通从模型训练到模型部署的全链路技术,实现tensorflow+openvino的联合使用,重点实现CPU上的模型加速推理。课程内容包括:
SSD模型详解
Faster-RCNN模型详解
迁移学习与模型配置参数修改
模型导出与转换IR
不同硬件上的模型推理与加速
以上均为SSD模型在CPU上加速推理!
安全帽检测
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课程大纲-Tesnorflow对象检测-从训练到模型部署
第1章课程概述与tensorflow对象检测框架安装(28分钟1节)
第2章手势识别模型训练与推理加速(1小时56分钟5节)
第3章安全帽检测模型训练与部署(1小时24分钟4节)
第4章课程资料代码下载(03节)
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