视频教程-基于海思35xx上nnie加速引擎进行yolov3模型推理-计算机视觉

基于海思35xx上nnie加速引擎进行yolov3模型推理

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。

刘山

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视频教程-基于海思35xx上nnie加速引擎进行yolov3模型推理-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：209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？」

本课程内容分为5个部分：

1.海思35xx SDK资料梳理以及SVP相关文档详细介绍

2.将darknet框架训练出来的yolov3模型转换成caffemodel

3.RuyiStudio工具的安装及其使用

4.Windows上仿真代码的运行以及代码分析

5.开发板上的sample代码的运行以及代码分析

本课程特色：

1. 不是照本宣科，着力把背后的原理讲清楚。

2. 实用性很强。 目标检测算法是计算机视觉基本任务之一，而YOLOv3则仍然是目前工业界中应用非常广泛的算法模型，从速度、准确度以及易用性的trade-off来看，它目前仍然是最好的算法模型之一。

 

「课程学习目录」

第1章：课程介绍

1.课程内容安排及课程目标

2.课程特色及答疑

第2章：SDK资料讲解及安装

1.SDK资料下载、梳理及安装

2.SVP资料详细介绍

第3章：基于darknet训练出来的yolov3模型转换成caffemodel

1.模型转换的必要性

2.caffe1.x的安装以及扩展

3.darknet yolov3模型转换成caffe model

4.验证caffe model工作正常否

5.工具下载链接的提供以及小结

第4章：RuyiStudio工具的安装及其使用

1.RuyiStudio介绍及安装

2.RuyiStudio使用

第5章：Windows上仿真代码的运行以及代码分析

1.windows上仿真运行

2.yolov3算法模型讲解

3.仿真代码的分析

4.仿真代码的优化

第6章：开发板上的sample代码的运行以及代码分析

1.nnie sample代码梳理

2.yolo3 sample代码移植及运行

3.yolo3 sample代码分析及小结

 

「7项超值权益，保障学习质量」

• 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

• 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

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超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

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满足不同场景，开发编程语言系统学习需求，不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习？」

• 想进入互联网技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
• 掌握开发、编程技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
• 想进入大厂，但是编程经验不够丰富，没有竞争力，程序员找工作难。

 

「悉心打造精品好课，4天学到大牛3年项目经验」

【完善的技术体系】

技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握

掌握计算机视觉知识，扎实编码能力

【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

海思35xx nnie初级用户能很快地上手

掌握yolov3样例算法模型在nnie仿真环境以及开发板上运行出正确结果

通过代码分析，可以更深刻地理解yolov3算法本身，从而知晓如何更改软件参数使得自己训练的yolov3模型能够正确的运行

 

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