干货｜PyTorch + OpenVINO™ 开发实战系列教程 第四篇
第4章 人脸与Landmark检测 前面一章主要介绍了图象分类的基本原理、常见模型、迁移学习的基本概念。结合这些基础概念介绍了Pytorch中预训练模型库的使用，以及如何基于自定义数据与迁移学习实现自定义图象分类模型训练与部署使用。 本章我们将更近一步，说明如何使用OpenVINO™ 工具套件中自带的模型库，实现人脸检测与landmark检测。然后通过我们我们自己收集与整理并标注一个人脸landm
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3年前
干货｜PyTorch + OpenVINO™ 开发实战系列教程 第三篇
第3章 图象分类 通过前面两章的学习，我们已经了解Pytorch框架跟OpenVINO™ 工具套件框架的用途，并且搭建好了开发环境，为本章学习做好了准备工作。本章介绍计算机视觉的基础任务之一图象分类的基本概念、深度学习对图象分类任务的推进与影响，常用的图象分类网络，基准数据集。Pytorch框架自带的图象分类预训练模型库中模型、使用预训练模型实现图象分类、如何导出模型为ONNX格式，使用OpenV
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3年前
干货｜PaddleNLP+ONNX+OpenVINO 实现微博情倾向分析
01 数据分析与加载 1.1 数据分析1. 数据分析与加载数据概览：7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论 推荐实验：情感/观点/评论 倾向性分析 数据来源：携程网 原数据集：ChnSentiCorp_htl，由 谭松波 老师整理的一份数据集 加工处理：构造平衡数据，即正向评论与负向评论数量接近，各2000多条。 数据集详细信息： https://github.
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3年前
干货｜PyTorch + OpenVINO™ 开发实战系列教程 第二篇
第2章 OpenVINO™ 介绍与开发准备 前面一章主要介绍Python与Pytorch开发环境搭建，以及一些概念与术语解释，Pytorch基础代码与常见操作的函数演示。本章我们将重点介绍OpenVINO™ 开发框架，系统化介绍OpenVINO™ 下载安装、测试验证、组件功能、开发环境配置与代码测试，使用其包含的OpenCV如何实现基本的图象与视频读写、基本图形绘制与显示等。 希望通过本章学习之后
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3年前
干货｜PyTorch + OpenVINO™ 开发实战系列教程 第一篇
第1章 Pytorch介绍与基础知识 大家好，本章是主要介绍一下深度学习框架Pytorch的的历史与发展，主要模块构成与基础操作代码演示。重点介绍Pytorch的各个组件、编程方式、环境搭建、基础操作代码演示。本章对有Pytorch开发经验的读者来说可以直接跳过；对初次接触Pytorch的读者来说，通过本章学习认识Pytorch框架，搭建好Pytorch的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建
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3年前
