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OpenVINO计算机视觉—实例实战

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OpenVINO计算机视觉—实例实战

课程目标: 基于OpenVINO框架,在CPU上实现高速超分辨率/道路分割/人脸识别/人体姿态和行人车辆分析等

5分 共10课时 共5小时59分钟 更新时间: 30天前

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课程介绍

课程大纲

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课程目标
基于OpenVINO框架,在CPU上实现高速超分辨率/道路分割/人脸识别/人体姿态和行人车辆分析等
适用人群
在学本科生与研究生,图像处理工作者,图像处理开发者,C++开发者
课程简介
  • 课程综述、环境配置

    1、课程综述2、环境配置

  • 系统配置安装全过程

    此节作为L1的补充,主要说明安装的全部过程,中间配音较少,建议快进学习。

  • OpenVINO范例-超分辨率

    1、OpenVINO范例编译和概览2、超分辨率的定义和基本思想3、超分例子的讲解和代码提取4、OpenVINO通用代码框架

  • OpenVINO范例-道路分割

    1、问题描述2、例子的简化独立3、算法融合框架(展示)4、补充数据集5、本课小结和下课预告

  • OpenVINO范例-汽车识别

    OpenVINO范例-汽车识别(security_barrier_camera_demo)1、GUI融合进阶2、本例使用IR模型3、Demo代码领读4、异步机制探索5、本课小结和下课预告

  • OpenVINO范例-人脸识别

    1、人脸识别的技术变迁(从人工特征的百花齐放到深度学习的一统江湖)2、引用模型3、代码领读4、异步机制的继续研究5、小结预告

  • OpenVINO范例-人体姿态分析

    1、人体姿态综述2、Demo使用模型3、Demo解读理解4、复用重构建议5、本节小结和下节预告

  • OpenVINO范例-行人属性分析

    1、姿态分析进阶2、使用模型3、代码领读4、“重构”进阶5、小结和预告

  • 图像处理业务的硬件和软件平台选择

    1、骨骼再进一步2、工控机和嵌入式开发板3、软件平台的选择4、基于QT进行手机程序开发5、总结和预告

  • 课程小结,资源分享

    1、课程总结2、模型使用建议3、Intel为什么主推OpenVINO4、CV工程师的市场分析5、资源分享

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    国家工信部认证软件设计师,嵌入式系统设计师;8年图像处理经验

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