课程介绍

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基于tensorflow对象检测框架，零代码编程，教大家如何通过迁移学习实现基于SSD与Faster-RCNN的自定义对象检测，分别是手势识别与安全帽识别！基于训练生成的模型实现模型的CPU与GPU部署，基于CPU的加速推理，对SSD模型自定义对象检测达到100FPS左右！如何打通从模型训练到模型部署的全链路技术，实现tensorflow+openvino的联合使用，重点实现CPU上的模型加速推理。
课程内容包括：
SSD模型详解
Faster-RCNN模型详解
迁移学习与模型配置参数修改
模型导出与转换IR
私有数据集
不同硬件上的模型推理与加速
手势识别训练 + CPU推理，帧率超过100+ FPS

课程大纲

01
课程概述与tensorflow对象检测框架安装

【录播】课程概述(29分钟)         暂无试看
02
第2章手势识别模型训练与推理加速

【录播】SSD模型结构详解(19分钟)

【录播】数据标注与VOC数据集(28分钟)

【录播】手势识别模型训练(30分钟)

【录播】手势模型测试与导出(11分钟)

【录播】模型转换部署与实时加速(30分钟)
03
安全帽检测模型训练与部署

【录播】Faster-RCNN模型结构详解(18分钟)

【录播】安全帽数据集准备与处理(15分钟)

【录播】安全帽检测模型训练(15分钟)

【录播】安全帽识别模型导出与部署开始学习(27分钟)
04
课程资料与代码下载（含模型文件）

【资料】代码与测试文件(zip，17.0MB)

【资料】手势数据集(zip，62.1MB)

【资料】手势模型（pb+IR）(zip，33.2MB)

【资料】安全帽模型（pb+IR）(zip，90.9MB)

【资料】安全帽私有数据集(zip，1067.0MB)