****- OpenVINO计算机视觉模型加速 实战教程-计算机视觉
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****- OpenVINO计算机视觉模型加速 实战教程-计算机视觉
学习有效期:永久观看
学习时长:413分钟
学习计划:7天
难度:低
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:贾志刚
技术总监/研发总监
讲师介绍:贾志刚 2004毕业于山东大学齐鲁软件学院,软件工程专业。专注于图像处理算法学习与研究,计算机视觉OpenCV开发应用,深度学习在计算机视觉领域应用。书籍《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》作者、****博客专家、****学院讲师、专业技术博客访问量超过320+万次、精通OpenCV、ImageJ开源框架、Tensorflow深度学习框架与图像对象检测与识别等应用开发技术。在对象检测、医学细胞检测与识别、文本处理、图像搜索、人脸美化算法方面有深入研究、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在医学检测与工业领域。开源图像处理软件CV4J作者。
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「你将学到什么?」
详细介绍了OpenVINO整体架构、基本组件、核心组件DLDT与IE的使用,OpenVINO对模型加速执行推断的开发流程与步骤、相关SDK API函数如何在C++与Python环境下进行API调用,如何使用预训练模型快速开发车牌识别、行人检测、人脸检测,道路分割、表情识别与landmark提取等高实时视频分析程序,使用模型优化器进行模型压缩转换与优化等OpenVINO核心技术演示与代码教学。一步一步教你构建CPU级别可实时的深度学习模型应用程序。部分演示程序截图如下(均基于CPU达到实时帧率):
「课程学习目录」
1.课程概述 |
2.OpenVINO框架介绍与安装测试 |
3.OpenVINO开发环境配置 |
4.OpenCV DNN中使用IE模块加速 |
5.OpenVINO 模型转换工具使用与模型加速 |
6.OpenCV DNN 车辆与车牌检测模型 |
7.OpenVINO SDK开发之核心API与流程 |
8.OpenVINO SDK开发之车辆与车牌检测 |
9.OpenVINO SDK 开发之车辆属性与车牌识别 |
10.视频分析之行人检测-模型介绍与程序结构 |
11.视频分析之行人检测 - 异步推断代码实现与程序演示 |
12.视频分析之人脸检测 - 异步实时人脸检测 |
13.视频分析之人脸表情检测 - 实时表情识别 |
14.OpenVINO SDK 开发之道路分割 |
15.OpenVINO Python版本配置与SDK介绍 |
16.OpenVINO Python SDK开发之实时道路分割 |
17.OpenVINO Python SDK开发异步高帧率人脸检测 |
18.实时高帧率人脸landmark提取 |
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