OpenVINO计算机视觉—实例实战

课程目标:基于OpenVINO框架,在CPU上实现高速超分辨率/道路分割/人脸识别/人体姿态和行人车辆分析等

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
5分 共10课时,共5小时59分钟
现价¥99.00
购买
  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

基于OpenVINO框架,在CPU上实现高速超分辨率/道路分割/人脸识别/人体姿态和行人车辆分析等

适用人群

在学本科生与研究生,图像处理工作者,图像处理开发者,C++开发者

课程简介

手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架,并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力,这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。
课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步:一是在讲Demo的时候,对相关领域问题进行分析(比如介绍什么是超分辨率,有什么作用)、预训练模型的来龙去脉(来自那篇论文,用什么训练的)、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解;二是基本上对所有的代码进行重构,也就是能够让例子独立出来,并且给出了带有较详细注释的代码;三是注重实际运用,将Demo进一步和实时视频处理框架融合,形成能够独立运行的程序,方便模型落地部署;四是重难点突出、注重总结归纳,对OpenVINO基本框架,特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解,帮助学习理解;五是整个课程准备精细,每一课都避免千篇一律,前一课有对后一课的预告,后一课有对前一课的难点回顾,避免学习过程中出现突兀;六是在适当的时候拓展衍生,不仅讲OpenVINO解决图像处理问题,而且还补充图像处理的软硬选择、如何在手机上开发图像处理程序等内容,帮助拓展视野,增强对行业现状的了解。

基本提纲:
1、课程综述、环境配置
2、OpenVINO范例-超分辨率(super_resolution_demo)
3、OpenVINO范例-道路分割(segmentation_demo)
4、OpenVINO范例-汽车识别(security_barrier_camera_demo)
5、OpenVINO范例-人脸识别(interactive_face_detection_demo)
6、OpenVINO范例-人体姿态分析(human_pose_estimation_demo)
7、OpenVINO范例-行人车辆分析(pedestrian_tracker_demo)
8、NCS和GOMFCTEMPLATE
9、课程小结,资源分享

1课程综述、环境配置 [免费试看]
43:41
2系统配置安装全过程
01:01:36
3OpenVINO范例-超分辨率
37:36
4OpenVINO范例-道路分割
31:26
5OpenVINO范例-汽车识别
29:18
6OpenVINO范例-人脸识别
29:31
7OpenVINO范例-人体姿态分析
41:15
8OpenVINO范例-行人属性分析
29:51
9图像处理业务的硬件和软件平台选择
33:26
10课程小结,资源分享
22:15
讲师介绍
禾路
讲师评分4.5分
图像处理工程师,专注图像处理多年,长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富,研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。对opencv有着深入理解和解析。对opencv结合mfc、csharp快速开发,解决实际问题有独到见解。 开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习Opencv》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐。 讲课风格严谨细致,针对性强;并且能够启发同学自主发现问题本质,主动扩展研究,提高动手能力。
X
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载