****-基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理-计算机视觉
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****-基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理-计算机视觉
学习有效期：永久观看
学习时长：236分钟
学习计划：4天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：刘山
技术总监/研发总监
讲师介绍：2003年工学硕士毕业，研究方向为模式识别。现为上海某科创公司人工智能部门负责人，主要研究内容有图像增强、图像分割和识别，基于深度学习的目标检测以及AI边缘计算等。
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「你将学到什么？」
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Mobilenet SSD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.Yolov3 tiny模型验证以及nnie上仿真和运行。
本课程特色：
「课程学习目录」
| 第1章：课程介绍 |
| 1.课程内容安排及目标 |
| 2.课程特色及答疑 |
| 第2章：Faster RCNN模型讲解 |
| 1.模型原理 |
| 2.模型训练以及验证 |
| 3.模型文件的量化 |
| 4.模型仿真 |
| 5.模型在海思开发板上的运行 |
| 第3章：RFCN模型讲解 |
| 1.模型原理 |
| 2.模型训练以及验证 |
| 3.模型文件的量化 |
| 4.模型仿真 |
| 5.模型在海思开发板上的运行 |
| 第4章：SSD模型讲解 |
| 1.模型原理 |
| 2.模型训练以及验证 |
| 3.模型文件的量化 |
| 4.模型仿真 |
| 5.模型在海思开发板上的运行 |
| 第5章：Mobilenet SSD模型讲解 |
| 1.算法模型原理 |
| 2.算法模型训练以及验证 |
| 3.模型文件的量化 |
| 4.模型仿真 |
| 5.模型在海思开发板上的运行 |
| 第6章：YoloV2模型讲解 |
| 1.算法模型原理及验证 |
| 2.darknet模型转换成caffe model |
| 3.模型文件的量化 |
| 4.模型仿真 |
| 5.模型在海思开发板上的运行 |
| 第7章：Yolo3 Tiny模型讲解 |
| 1.算法模型原理 |
| 2.darknet模型转成成caffe model |
| 3.模型文件的量化 |
| 4.模型仿真 |
| 5.模型在海思开发板上的运行 |
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「你可以收获什么？」
对各种经典目标检测算法模型结构、原理有较深入了解。
更重要的是，使得自己的算法模型能够在海思nnie仿真环境以及开发板上运行起来。
起到举一反三、触类旁通的效果 来有助于新的算法模型移植到海思nnie平台。