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刘山
技术总监/研发总监
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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本课程共计209分钟,18节,如果每天学习1小时,预计学习4天。
课程简介

本课程内容分为5个部分:

1.海思35xx SDK资料梳理以及SVP相关文档详细介绍

2.将darknet框架训练出来的yolov3模型转换成caffemodel

3.RuyiStudio工具的安装及其使用
4.Windows上仿真代码的运行以及代码分析

5.开发板上的sample代码的运行以及代码分析


本课程特色:

1. 不是照本宣科,着力把背后的原理讲清楚。

2. 实用性很强。 目标检测算法是计算机视觉基本任务之一,而YOLOv3则仍然是目前工业界中应用非常广泛的算法模型,从速度、准确度以及易用性的trade-off来看,它目前仍然是最好的算法模型之一。


你将收获
海思35xx nnie初级用户能很快地上手
掌握yolov3样例算法模型在nnie仿真环境以及开发板上运行出正确结果
通过代码分析,可以更深刻地理解yolov3算法本身,从而知晓如何更改软件参数使得自己训练的yolov3模型能够正确的运行
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