基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理

课程目标:对各种经典目标检测算法模型结构、原理有较深入了解;使得自己的算法模型能够在海思nnie运行起来

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共32课时,共3小时54分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

对各种经典目标检测算法模型结构、原理有较深入了解;使得自己的算法模型能够在海思nnie运行起来

适用人群

海思AI开发者

课程简介

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MobilenetSSD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.Yolov3tiny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。


第一章课程介绍
2节8分钟
1-1课程内容安排及其目标 [免费试看]
06:55
1-2课程特色 [免费试看]
01:39
第二章Faster RCNN模型讲解
5节40分钟
2-1模型原理
10:11
2-2模型训练及其验证
05:28
2-3模型量化
12:23
2-4模型仿真
07:21
2-5模型在海思nnie开发板上运行
04:49
第三章RFCN模型讲解
5节32分钟
3-1模型原理
05:54
3-2模型训练及其验证
05:08
3-3模型仿真
08:39
3-4模型量化
09:07
3-5模型在海思nnie开发板上运行
03:45
第四章SSD模型讲解
5节37分钟
4-1模型原理
15:13
4-2模型训练及其验证
01:48
4-3模型量化
06:38
4-4模型仿真
09:53
4-5模型在海思nnie开发板上运行
03:52
第五章Mobilenet SSD模型讲解
5节53分钟
5-1模型原理
23:24
5-2模型训练及其验证
05:10
5-3模型量化
04:44
讲师介绍
刘山
讲师评分0分
2003年工学硕士毕业,研究方向为模式识别。曾就职于AMD、Broadcom等知名外企,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、双目三维重建、基于深度学习的目标检测以及AI边缘计算等。
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