快速开发计算机视觉原型案例
学习如何对模型压缩与量化
CPU级别实现实时运行深度学习模型
各种模型解析机器，学习OpenVINO SDK开发技术
OpenVINO计算机视觉模型加速 实战教程
无限期 视频有效期
21节 节数
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OpenVINO计算机视觉模型加速 实战教程
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图像分类、对象检测、语义分割、实例分割、车牌识别、行人检测、场景文字检测与识别、YOLOv5模型部署加速与推理、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，基于OpenVINO2021.02版本录制）：
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技术总监/研发总监
贾志刚 2004毕业于山东大学齐鲁软件学院，软件工程专业。专注于图像处理算法学习与研究，计算机视觉OpenCV开发应用，深度学习在计算机视觉领域应用。书籍《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》作者、CSDN博客专家、CSDN学院讲师、专业技术博客访问量超过320+万次、精通OpenCV、ImageJ开源框架、Tensorflow深度学习框架与图像对象检测与识别等应用开发技术。在对象检测、医学细胞检测与识别、文本处理、图像搜索、人脸美化算法方面有深入研究、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在医学检测与工业领域。开源图像处理软件CV4J作者。
贾志刚 2004毕业于山东大学齐鲁软件学院，软件工程专业。专注于图像处理算法学习与研究，计算机视觉OpenCV开发应用，深度学习在计算机视觉领域应用。书籍《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》作者、CSDN博客专家、CSDN学院讲师、专业技术博客访问量超过320+万次、精通OpenCV、ImageJ开源框架、Tensorflow深度学习框架与图像对象检测与识别等应用开发技术。在对象检测、医学细胞检测与识别、文本处理、图像搜索、人脸美化算法方面有深入研究、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在医学检测与工业领域。开源图像处理软件CV4J作者。
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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
课程介绍
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图像分类、对象检测、语义分割、实例分割、车牌识别、行人检测、场景文字检测与识别、YOLOv5模型部署加速与推理、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，基于OpenVINO2021.02版本录制）：
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讨论留言
lindsayshuo2021-09-02
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没有源码怎么学
xyxcheck2021-05-15
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课件下载不了？
岑静无妄2021-03-30
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有没有课程的源码啊
深度小小白2020-10-26
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这个课程好像完全不适应新版本的openvino，如果打算用2020版本的openvino建议慎重考虑一下
baby松2020-03-09
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我看识别一张图片需要8s左右，怎么达到五十八毫秒的
baby松2020-03-09
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我看识别一张图片需要8s左右，怎么达到五十八毫秒的
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