视频教程-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

基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理

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 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：

1.实用性强，几乎囊括了当前所有经典的目标检测算法模型。

2.有深度。 从模型框架原理、搭建、训练自己数据集一直讲到模型量化成wk文件、仿真以及开发板上运行。

 

「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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「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？」

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。

 

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