轻量级卷积神经网络实践技巧与经验视频课程

课程目标:掌握设计和应用轻量级卷积神经网络解决实际应用问题的技巧与经验。

24小时内答疑 课时永久观看 15分钟内无条件退款
1. 仅限付费视频课程适用
2. 购买后15分钟内可以找到客服进行沟通退款
3. 退款将返还至51CTO学院账户,不支持提现
4. 下载资料后不再享有退款特权
5. 客服(Tel:400-101-1651)
6. 最终解释权归51CTO所有
4分 共8课时,共27分钟
现价¥26.00
购买
  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握设计和应用轻量级卷积神经网络解决实际应用问题的技巧与经验。

适用人群

具备卷积神经网络基础知识的视觉算法研发工程师,在校学生以及其他的兴趣爱好者。

课程简介

用简短的语言,讲清楚最重要的干货!如果你对在低端设备(如手机或移动机器人平台)上部署深度卷积神经网络感兴趣,那么这门课程可快速的为你指明若干方向。学习这门课程需要对卷积神经网络有一定的理解(如了解卷积神经网络中的卷积操作是怎么回事),具有相关的实践经验,课程以指明方向为主,点到即止。具体内容以若干轻量级卷积神经网络模型为载体,详细分析了设计轻量级卷积神经网络中的思想,同时对应用轻量级神经网络解决实际应用问题中的一些经验进行了分享,最后对设计轻量级卷积神经网络的相关技巧进行了总结。

1课程内容简介 [免费试看]
01:11
2卷积神经网络简介
01:29
3轻量级卷积神经网络简介
01:02
4SqueezeNet
04:35
5MobileNet
06:02
6ShuffleNet
06:00
7MobileNet V2
05:19
8总结
01:51
讲师介绍
Remy老师
讲师评分4.2分
硕士学历,专注于计算机视觉相关技术的研究与应用,如目标检测,跟踪,识别以及V-SLAM等技术,在相关领域有超过六年研发经验,发表多篇相关学术论文。先后任职于国内多家以计算机视觉技术为核心的知名人工智能公司,为移动机器人以及手机端提供计算机视觉技术解决方案,包括但不限于,二维图像的单目标跟踪及多目标跟踪,三自由度目标跟踪,六自由度目标跟踪,二维图像的目标检测及识别,室内场景识别,智能跟随机器人,基于视觉的设备被动定位,闭环检测等等。
X
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载