视频教程-基于海思NNIE引擎实现sensor视频识别应用-计算机视觉

基于海思NNIE引擎实现sensor视频识别应用

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NNIE引擎实现sensor视频识别应用-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：112分钟

学习计划：2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？」

本课程一共分为四个部分，如下所示。
一、课程内容、特色、目标以及答疑

二、点亮sensor imx377
1）3519av100 010SDK的提供以及框架梳理
2）sensor驱动代码的讲解

3）将sensor驱动编译进sample代码
3）sample_vio代码的简要讲解

三、基于NNIE实现摄像头视频识别的完整应用
1）模型量化选项详解
2）直接对摄像头输出的视频数据流进行yolov3识别，附上源代码并详细讲解。

四、如何将本课程代码merge到SDK中
1）如何将本课程代码merge到SDK中

 

「课程学习目录」

第1章：课程内容、特色、目标以及答疑

1.课程内容、特色、目标以及答疑

第2章：点亮sensor imx377

1.3519av100 010SDK的提供、结构梳理以及基本环境搭建

2.sensor imx377驱动代码的讲解

3.将sensor驱动编译进sample以及板载脚本参数的修改

4.vio sample代码简要讲解

第3章：基于NNIE实现摄像头视频识别的完整应用

1.模型量化选项详解

2.直接对摄像头视频数据流进行YOLOV3识别，并详细讲解源代码

第4章：提供本课程代码下载，并讲解如何merge到SDK中

1.如何将本课程代码merge到SDK中

 

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• 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。

 

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【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？」

理解sensor驱动原理

实现sensor视频流目标检测应用

 

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