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2020新课专题

将2020近期的新课进行打包,主要用于学习。

3

门课程

9178

人学习

19小时23分钟

课程总时长

禾路

高级讲师

讲师评分:4.6

长久观看
 
系统化学习
 
24小时答疑
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学习路径价 ¥153.29
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总价 ¥317.00

第一阶段:  实现自己的Prisma(基于QT和Ope

1门课程 5小时36分钟

实现自己的Prisma(基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP)

  • 实现自己的Prisma(基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP)

    28节 5小时36分钟
    课程目标:
    想了解更多课程,请看第一课综述。课程目标:基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP课程提纲:L1、课程综述和基本环境搭建。   1、结果展示,学习课程预期收获   2、学习本课,所需的基础知识   3、课程概览,本课将如何教授?   4、基础环境搭建:   5、作者简介,我为什么适合讲这个课题L2、QT/QML快速入门、信号和槽的机制   1、QT/QML的能力(为什么选择QT编写商业APP?)   2、工具和资源   3、信号和槽   4、Quick Controls2   5、QT程序设计TIPsL3、通过例子加深了解   1、手写控件并且通过信号和槽连接(2)   2、定位器和通用控件使用(3)   3、实现计算器例子(3)(4)   4、工程和配置经验(2)L4、Control2搭建我们需要的界面1、相关问题说明2、declarative-camera例子解析3、对现有例子进行修改4、下一步将会添加能力L5、StyleTransfer和OpenCV.DNN基本原理1、风格迁移(StyleTransfer)基本原理和背景知识2、风格迁移的具体操作3、相关注意事项L6、训练成功自己的StyleTransfer1、现有的几种训练类型2、FastStyleTransform环境搭建3、FastStyleTransform调参技巧4、目前我们得到的可用结果 5、关于训练的交流讨论L7、GOPrisma系统融合和性能优化(A)1、项目代码结构2、算法的融合(QML和C++代码相互调用) 《(jsxyhelu整编)QML和C++混合编程》3、算法多线程4、重点知识回顾和小结L8、GOPrisma系统融合和性能优化(B) 《GoPrisma中“风格选择”页面的实现》《QML中的定位问题》1、界面总览2、分模块设计3、提高启动速度4、图标等细节L9、GOPrisma系统融合和性能优化(C)1、分享Android上的图像处理结果(1)2、分享Android上的图像处理结果(2)3、全课程总结4、下一步计划在整个知识体系中,本例位置回顾,目前我的研究和下步相关实现内容。

    课程大纲

    免费试看

第二阶段:  OpenVINO计算机视觉—实例实战

1门课程 5小时59分钟

OpenVINO计算机视觉—实例实战

  • OpenVINO计算机视觉—实例实战

    10节 5小时59分钟
    课程目标:
    手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架,并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力,这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步:一是在讲Demo的时候,对相关领域问题进行分析(比如介绍什么是超分辨率,有什么作用)、预训练模型的来龙去脉(来自那篇论文,用什么训练的)、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解;二是基本上对所有的代码进行重构,也就是能够让例子独立出来,并且给出了带有较详细注释的代码;三是注重实际运用,将Demo进一步和实时视频处理框架融合,形成能够独立运行的程序,方便模型落地部署;四是重难点突出、注重总结归纳,对OpenVINO基本框架,特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解,帮助学习理解;五是整个课程准备精细,每一课都避免千篇一律,前一课有对后一课的预告,后一课有对前一课的难点回顾,避免学习过程中出现突兀;六是在适当的时候拓展衍生,不仅讲OpenVINO解决图像处理问题,而且还补充图像处理的软硬选择、如何在手机上开发图像处理程序等内容,帮助拓展视野,增强对行业现状的了解。基本提纲:1、课程综述、环境配置2、OpenVINO范例-超分辨率(super_resolution_demo)3、OpenVINO范例-道路分割(segmentation_demo)4、OpenVINO范例-汽车识别(security_barrier_camera_demo)5、OpenVINO范例-人脸识别(interactive_face_detection_demo)6、OpenVINO范例-人体姿态分析(human_pose_estimation_demo)7、OpenVINO范例-行人车辆分析(pedestrian_tracker_demo)8、NCS和GOMFCTEMPLATE9、课程小结,资源分享

    课程大纲

    免费试看

第三阶段:  ANDROID图像处理(QT+OpenC

1门课程 7小时46分钟

ANDROID图像处理(QT+OpenCV)实战演练视频课程

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课程名称 操作
实现自己的Prisma(基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP) 付费用户专享
OpenVINO计算机视觉—实例实战 付费用户专享
ANDROID图像处理(QT+OpenCV)实战演练视频课程 付费用户专享

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