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物体检测画框基于Tensorflow深度学习

李豪
技术总监/研发总监
多年CTO经验,带领团队先进技术应用落地。集卡港口AI软硬件技术积累,项目经验丰富,在货车领域实现ADAS高级驾驶辅助前装,带队能力落地强。带领的团队作为谷歌Tensorflow源码的贡献者,在深度学习计算机视觉,深度学习算法硬件加速技术领先,带领团队攻克人工智能算法,算法硬件落地诸多难点。在小物体识别技术,轻量级物体识别/分割技术, 模型量化技术, TF-Lite局部转换技术, 神经网络硬件加速技术,3维物体识别,无人驾驶技术,点云数据深度学习,处于领先水平,在深度学习模型量化落地发表论文,获得诸多荣誉奖项。
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【课程介绍】
从零开始教大家使用Tensorflow Object Detect,用Faster-RCNN+Resnet和SSD+Moiblenet实现实时物体检测画框。课程中会带大家完成三个项目:面部动作识别画框,例如打哈气,闭眼,低头,打电话,手捂脸,第二个项目是道路车辆识别画框,前车距离远近判断,以及训练出模型在Android端TF lite和pb两种集成方式。
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【课程收益】
从零开始教大家使用Tensorflow Object Detect,用Faster-RCNN+Resnet和SSD+Moiblenet实现实时物体检测画框。课程中会带大家完成三个项目:面部动作识别画框,例如打哈气,闭眼,低头,打电话,手捂脸,第二个项目是道路车辆识别画框,前车距离远近判断,以及训练出模型在Android端TF lite和pb两种集成方式。