基于海思35xx上nnie加速引擎进行yolov3模型推理

基于海思35xx上nnie加速引擎进行yolov3模型推理
共18节 4238人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • 课程内容安排及课程目标
    • 课程特色及答疑
  • SDK资料讲解及安装

    • SDK资料下载、梳理及安装
    • SVP资料详细介绍
  • 基于darknet训练出来的yolov3模型转换成caffemodel

    • 模型转换的必要性
    • caffe1.x的安装以及扩展
    • darknet yolov3模型转换成caffe model
    • 验证caffe model工作正常否
    • 工具下载链接的提供以及小结
  • RuyiStudio工具的安装及其使用

    • RuyiStudio介绍及安装
    • RuyiStudio使用
  • Windows上仿真代码的运行以及代码分析

    • windows上仿真运行
    • yolov3算法模型讲解
    • 仿真代码的分析
    • 仿真代码的优化
  • 开发板上的sample代码的运行以及代码分析

    • nnie sample代码梳理
    • yolo3 sample代码移植及运行
    • yolo3 sample代码分析及小结

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    课时介绍

    SVP资料详细介绍

    课程介绍

    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。


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