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- 课程介绍
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- 学习路径
适合人群：
C++与Python开发者，图像处理与OpenCV开发者，在学本科生与研究生，模型加速研究开发者
课程目标：
在CPU上实现对深度神经网络模型的10倍加速，实时高FPS对象检测/道路分割/行人检测/人脸检测等
课程简介：
详细介绍了OpenVINO整体架构、基本组件、核心组件DLDT与IE的使用，OpenVINO对模型加速执行推断的开发流程与步骤、相关SDK API函数如何在C++与Python环境下进行API调用，如何使用预训练模型快速开发车牌识别、行人检测、人脸检测，道路分割、表情识别与landmark提取等高实时视频分析程序，使用模型优化器进行模型压缩转换与优化等OpenVINO核心技术演示与代码教学。一步一步教你构建CPU级别可实时的深度学习模型应用程序。部分演示程序截图如下（均基于CPU达到实时帧率）：
实时行人检测
实时人脸检测与表情检测/landmark提取
道路分割与车道线分割
更多课程演示程序请下载课程提供的源代码执行演示即可！
课程大纲
资料下载-
4
OpenCV DNN中使用IE模块加速 预训练模型介绍 OpenCV DNN支持 代码演示
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-002.pdf”
[38:29] 开始学习 -
5
OpenVINO 模型转换工具使用与模型加速 1. 模型转换工具使用，转换tf模型为IR 2. OpenCV DNN调用实现模型加速
「仅限付费用户」点击下载“openvino_tutorial.zip”
[14:29] 开始学习 -
6
OpenCV DNN 车辆与车牌检测模型 OpenVINO车辆与车牌检测模型介绍 OpenCV DNN调用 代码演示
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-003.pdf”
[20:56] 开始学习 -
7
OpenVINO SDK开发之核心API与流程 OpenVINO SDK介绍 调用执行流程 代码演示
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-004.pdf”
[21:44] 开始学习 -
8
OpenVINO SDK开发之车辆与车牌检测 1. OpenVINO核心API使用 2. OpenVINO 可执行网络与请求推断 3. 解析结果与输出
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-004.pdf”
[28:17] 开始学习 -
9
OpenVINO SDK 开发之车辆属性与车牌识别 1. 车牌与车辆属性识别网络介绍 2. 多个网络嵌套调用 3. 封装推断请求输入图像代码 4. 代码详解与走读
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-005.pdf”
[26:33] 开始学习 -
11
视频分析之行人检测 - 异步推断代码实现与程序演示 1. 使用异步推断 2. 计算FPS 3. 程序演示
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-006.pdf”
[22:21] 开始学习 -
12
视频分析之人脸检测 - 异步实时人脸检测 1. 异步实时人脸检测 2. 代码优化30+FPS的人脸检测
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-007.pdf”
[24:32] 开始学习 -
15
OpenVINO Python版本配置与SDK介绍 1. OpenVINO Python SDK介绍 2. 安装与配置
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-009.pdf”
[24:41] 开始学习 -
17
OpenVINO Python SDK开发异步高帧率 1. Python 版本 SDK详解与使用 2. DetectionOout的python解析 3. 帧率超过100+FPS的人脸检测
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-010.pdf”
[19:15] 开始学习 -
18
实时高帧率人脸landmark提取 1. 人脸landmark提取模型解释 2. 高可用高帧率CPU版本的landmark检测
「仅限付费用户」点击下载“OpenVINO计算机视觉模型加速教程-010.pdf”
[22:40] 开始学习
5分
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