基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理

基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理
共32节 2523人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • 课程内容安排及目标
    • 课程特色及答疑
  • Faster RCNN模型讲解

    • 模型原理
    • 模型训练以及验证
    • 模型文件的量化
    • 模型仿真
    • 模型在海思开发板上的运行
  • RFCN模型讲解

    • 模型原理
    • 模型训练以及验证
    • 模型文件的量化
    • 模型仿真
    • 模型在海思开发板上的运行
  • SSD模型讲解

    • 模型原理
    • 模型训练以及验证
    • 模型文件的量化
    • 模型仿真
    • 模型在海思开发板上的运行
  • Mobilenet SSD模型讲解

    • 算法模型原理
    • 算法模型训练以及验证
    • 模型文件的量化
    • 模型仿真
    • 模型在海思开发板上的运行
  • YoloV2模型讲解

    • 算法模型原理及验证
    • darknet模型转换成caffe model
    • 模型文件的量化
    • 模型仿真
    • 模型在海思开发板上的运行
  • Yolo3 Tiny模型讲解

    • 算法模型原理
    • darknet模型转成成caffe model
    • 模型文件的量化
    • 模型仿真
    • 模型在海思开发板上的运行

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    课时介绍

    模型文件的量化

    课程介绍

    本课程包括下面6个经典目标检测算法模型的讲解:

    1.基于自己数据集的Faster RCNN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。

    2.基于自己数据集的RFCN模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。

    3.基于自己数据集的SSD模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。

    4.基于自己数据集的Mobilenet SSD模型训练、验证以及nnie上仿真和运行。

    5.Yolov2模型验证以及nnie上仿真和运行。

    6.Yolov3 tiny模型验证以及nnie上仿真和运行。


    本课程特色:

    1.实用性强,几乎囊括了当前所有经典的目标检测算法模型。
    2.有深度。 从模型框架原理、搭建、训练自己数据集一直讲到模型量化成wk文件、仿真以及开发板上运行。

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