02-SSD模型结构详解
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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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- 第一章 课程概述与tensorflow对象检测框架安装
- 1-1试看 001-课程概述28:50
- 第二章 手势识别模型训练与推理加速
- 2-102-SSD模型结构详解18:55
- 2-2003-数据标注与VOC数据集27:22
- 2-3004-手势识别模型训练29:50
- 2-4005-手势模型测试与导出10:58
- 2-5006-模型转换部署与实时加速29:03
- 第三章 安全帽检测模型训练与部署
- 3-1007-Faster-RCNN模型结构详解17:39
- 3-2008-安全帽数据集准备与处理14:12
- 3-3009-安全帽检测模型训练26:16
- 3-4010-安全帽识别模型导出与部署26:47
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