OpenVINO计算机视觉模型加速 实战教程

课程目标:在CPU上实现对深度神经网络模型的10倍加速,实时高FPS对象检测/道路分割/行人检测/人脸检测等

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5分 共18课时,共6小时52分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

在CPU上实现对深度神经网络模型的10倍加速,实时高FPS对象检测/道路分割/行人检测/人脸检测等

适用人群

C++与Python开发者,图像处理与OpenCV开发者,在学本科生与研究生,模型加速研究开发者

课程简介

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):

实时行人检测

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实时人脸检测与表情检测/landmark提取

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道路分割与车道线分割

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更多课程演示程序请下载课程提供的源代码执行演示即可!

1课程概述 [免费试看]
08:36
2OpenVINO框架介绍与安装测试 [免费试看]
25:28
3OpenVINO开发环境配置
19:12
4OpenCV DNN中使用IE模块加速
38:29
5OpenVINO 模型转换工具使用与模型加速
14:29
6OpenCV DNN 车辆与车牌检测模型
20:56
7OpenVINO SDK开发之核心API与流程
21:44
8OpenVINO SDK开发之车辆与车牌检测
28:17
9OpenVINO SDK 开发之车辆属性与车牌识别
26:33
10视频分析之行人检测-模型介绍与程序结构
26:05
11视频分析之行人检测 - 异步推断代码实现与程序演示
22:21
12视频分析之人脸检测 - 异步实时人脸检测
24:32
13视频分析之人脸表情检测 - 实时表情识别
22:19
14OpenVINO SDK 开发之道路分割
28:17
15OpenVINO Python版本配置与SDK介绍
24:41
16OpenVINO Python SDK开发之实时道路分割
18:12
17OpenVINO Python SDK开发异步高帧率人脸检测
19:15
18实时高帧率人脸landmark提取
22:40
讲师介绍
贾志刚
讲师评分4.7分
个人独立开发者,专注图像处理研究多年时间,图书作者,博客专家。精通OpenCV框架多个模块、ImageJ开源框架、图像算法与应用开发技术、特别是在对象检测、识别、OCR、人脸美化等方面有深入研究。精通OpenCV4Android/Java与Java平台图像处理应用开发、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在工业、医学检测等领域。
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