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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
海思AI开发者
你将会学到：
对各种经典目标检测算法模型结构、原理有较深入了解;使得自己的算法模型能够在海思nnie运行起来
课程简介：
本课程包括下面6个经典目标检测算法模型的讲解：
1.基于自己数据集的Faster RCNN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。
2.基于自己数据集的RFCN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。
3.基于自己数据集的SSD模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。
4.基于自己数据集的MobilenetSSD模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。
5.Yolov2模型验证以及nnie上仿真和运行。
6.Yolov3tiny模型验证以及nnie上仿真和运行。
本课程特色：
1.实用性强，几乎囊括了当前所有经典的目标检测算法模型。
2.有深度。从模型框架原理、搭建、训练自己数据集一直讲到模型量化成wk文件、仿真以及开发板上运行。
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课程大纲-基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理
第1章课程介绍(8分钟2节)
第2章Faster RCNN模型讲解(40分钟5节)
第3章RFCN模型讲解(32分钟5节)
第4章SSD模型讲解(37分钟5节)
第5章Mobilenet SSD模型讲解(53分钟5节)
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