课程简介
初级课程介绍了OpenVINO™工具套件的基本概念以及应用场景,本次课程将介绍OpenVINO™的使用方法及,在动手实验中进一步掌握OpenVINO™。
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- 第一章:视频处理 & OpenVINO ™介绍
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1.1OpenVINO™介绍05:05
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1.2实验流程及示例03:32
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1.3练习1:人脸识别初体验1.0课时
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1.4视频解析:人脸识别初体验01:21
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1.5练习2:如何识别更多的人脸1.0课时
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1.6视频解析:如何识别更多的人脸05:04
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1.7练习3:增加性别和年龄识别1.0课时
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1.8视频解析:增加性别和年龄识别03:07
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- 第二章:OpenVINO ™工具套件
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2.1模型获取流程07:20
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2.2模型优化器&推理流程02:29
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2.3练习1:学习模型优化器并进行图片分类1.0课时
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2.4视频解析:学习模型优化器并进行图片分类03:20
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2.5练习2:用模型优化器对其他图片进行分类1.0课时
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2.6视频解析:模型优化器对其他图片进行分类02:09
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2.7练习3:使用Resnet-50进行图片分类1.0课时
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2.8视频解析: 使用Resnet-50进行图片分类01:27
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- 第三章:深度学习 & 模型优化器详解
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3.1模型优化器调优07:56
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3.2练习1: 了解模型优化器的输入参数1.0课时
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3.3视频解析:了解模型优化器的输入参数04:31
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3.4练习2:使用模型优化器优化SSD-mobilenet模型1.0课时
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3.5视频解析:使用模型优化器优化SSD-mobilenet模型03:55
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3.6练习3:深入了解模型优化器1.0课时
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3.7视频解析:深入了解模型优化器03:54
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- 第四章:推理引擎详解
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4.1推理引擎优化&内部API09:13
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4.2练习1:初识推理引擎中的API1.0课时
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4.3视频解析:初识推理引擎中的API02:13
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4.4练习2:推理引擎API的用法实践1.0课时
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4.5视频解析:推理引擎API的用法实践03:33
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- 第五章:性能评估与硬件选择
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5.1模型参数选择与推理模式设置15:27
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5.2练习1:目标追踪实验1.0课时
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5.3视频解析: 目标追踪实验03:03
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5.4练习2:benchmark工具使用练习1.0课时
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5.5视频解析:benchmark工具使用练习01:48
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- 第六章:视频处理
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6.1视频分析推理流程08:16
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6.2练习1:学习视频解码方案1.0课时
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6.3视频解析:学习视频解码方案02:05
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6.4练习2:多路视频行人追踪1.0课时
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6.5视频解析:多路视频行人追踪02:20
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- 第七章:Gstreamer流水线视频处理
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7.1Gstreamer框架07:30
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7.2练习1:Gstreamer构建视频处理流水线1.0课时
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7.3视频解析:Gstreamer构建视频处理流水线02:13
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7.4练习2:运行车辆追踪处理流水线1.0课时
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7.5视频解析:运行车辆追踪处理流水线02:54
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7.6练习3:通道性能评估实验1.0课时
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7.7视频解析:通道性能评估实验03:34
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- 第八章:OpenVINO ™工具套件中级课程总结
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8.1OpenVINO ™工具套件中级课程总结06:22
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简单易用,我是沙发。
收起经常已经完成了全部步骤,但是系统提示还有步骤未完成,而且不知道是哪一步
收起本实验共7项条件检测,您还有1项未完成。
收起完成了所有步骤,却一直提示未完成,也不知道到底哪里出了问题