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深度学习实现物体识别画框

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】
基于新Tensorflow物体识别技术,手把手带大家实现Faster-RCNN+Resnet和SSD+Moiblenet实现实时物体检测画框。课程中会带大家用新技术完成道路车辆识别画框,将各类车辆从视频帧中检测出来,框出。
【课程收益】
掌握Tensorflow物体识别技术,实现Faster-RCNN+Resnet和SSD+Moiblenet实时物体检测画框。