英特尔® OpenVINO™工具套件中级课程

实验课时数:18.0    作者:英特尔®

作者:英特尔®

中级课程将主要介绍计算机视觉应用的相关知识,特别是英特尔®OpenVINO™工具套件的整体架构以及使用方法,在动手实验中进一步掌握OpenVINO™。

课程简介

中级课程将主要介绍计算机视觉应用的相关知识,特别是英特尔®OpenVINO™工具套件的整体架构以及使用方法,在动手实验中进一步掌握OpenVINO™。

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18 28
第一章:视频处理 & OpenVINO ™介绍
  • 1.1OpenVINO™介绍05:05
  • 1.2实验流程及示例03:32
  • 1.3练习1:人脸识别初体验1.0课时
  • 1.3 练习1:人脸识别初体验
    1.0课时
  • 1.4视频解析:人脸识别初体验01:21
  • 1.5练习2:如何识别更多的人脸1.0课时
  • 1.5 练习2:如何识别更多的人脸
    1.0课时
  • 1.6视频解析:如何识别更多的人脸05:04
  • 1.7练习3:增加性别和年龄识别1.0课时
  • 1.7 练习3:增加性别和年龄识别
    1.0课时
  • 1.8视频解析:增加性别和年龄识别03:07
第二章:OpenVINO ™工具套件
  • 2.1模型获取流程07:20
  • 2.2模型优化器&推理流程02:29
  • 2.3练习1:学习模型优化器并进行图片分类1.0课时
  • 2.3 练习1:学习模型优化器并进行图片分类
    1.0课时
  • 2.4视频解析:学习模型优化器并进行图片分类03:20
  • 2.5练习2:用模型优化器对其他图片进行分类1.0课时
  • 2.5 练习2:用模型优化器对其他图片进行分类
    1.0课时
  • 2.6视频解析:模型优化器对其他图片进行分类02:09
  • 2.7练习3:使用Resnet-50进行图片分类1.0课时
  • 2.7 练习3:使用Resnet-50进行图片分类
    1.0课时
  • 2.8视频解析: 使用Resnet-50进行图片分类01:27
第三章:深度学习 & 模型优化器详解
  • 3.1模型优化器调优07:56
  • 3.2练习1: 了解模型优化器的输入参数1.0课时
  • 3.2 练习1: 了解模型优化器的输入参数
    1.0课时
  • 3.3视频解析:了解模型优化器的输入参数04:31
  • 3.4练习2:使用模型优化器优化SSD-mobilenet模型1.0课时
  • 3.4 练习2:使用模型优化器优化SSD-mobilenet模型
    1.0课时
  • 3.5视频解析:使用模型优化器优化SSD-mobilenet模型03:55
  • 3.6练习3:深入了解模型优化器1.0课时
  • 3.6 练习3:深入了解模型优化器
    1.0课时
  • 3.7视频解析:深入了解模型优化器03:54
第四章:推理引擎详解
  • 4.1推理引擎优化&内部API09:13
  • 4.2练习1:初识推理引擎中的API1.0课时
  • 4.2 练习1:初识推理引擎中的API
    1.0课时
  • 4.3视频解析:初识推理引擎中的API02:13
  • 4.4练习2:推理引擎API的用法实践1.0课时
  • 4.4 练习2:推理引擎API的用法实践
    1.0课时
  • 4.5视频解析:推理引擎API的用法实践03:33
第五章:性能评估与硬件选择
  • 5.1模型参数选择与推理模式设置15:27
  • 5.2练习1:目标追踪实验1.0课时
  • 5.2 练习1:目标追踪实验
    1.0课时
  • 5.3视频解析: 目标追踪实验03:03
  • 5.4练习2:benchmark工具使用练习1.0课时
  • 5.4 练习2:benchmark工具使用练习
    1.0课时
  • 5.5视频解析:benchmark工具使用练习01:48
第六章:视频处理
  • 6.1视频分析推理流程08:16
  • 6.2练习1:学习视频解码方案1.0课时
  • 6.2 练习1:学习视频解码方案
    1.0课时
  • 6.3视频解析:学习视频解码方案02:05
  • 6.4练习2:多路视频行人追踪1.0课时
  • 6.4 练习2:多路视频行人追踪
    1.0课时
  • 6.5视频解析:多路视频行人追踪02:20
第七章:Gstreamer流水线视频处理
  • 7.1Gstreamer框架07:30
  • 7.2练习1:Gstreamer构建视频处理流水线1.0课时
  • 7.2 练习1:Gstreamer构建视频处理流水线
    1.0课时
  • 7.3视频解析:Gstreamer构建视频处理流水线02:13
  • 7.4练习2:运行车辆追踪处理流水线1.0课时
  • 7.4 练习2:运行车辆追踪处理流水线
    1.0课时
  • 7.5视频解析:运行车辆追踪处理流水线02:54
  • 7.6练习3:通道性能评估实验1.0课时
  • 7.6 练习3:通道性能评估实验
    1.0课时
  • 7.7视频解析:通道性能评估实验03:34
第八章:OpenVINO ™工具套件中级课程总结
  • 8.1OpenVINO ™工具套件中级课程总结06:22
郑玉晨

步骤6执行过 vi face-detection.py之后,在弹出来的窗口里按esc,之后输入:q退出编辑模式回到输入代码页面,继续执行下面的步骤。另外步骤4的#不用输入

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7月前 练习1:人脸识别初体验
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陈明荣 回复

输入后按enter键

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4月前
0
openlab_abd238c4 回复

它还是在那个界面耶


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6月前
0
小o

重要提醒:之前曾有部分用户反映实验检测条件存在一些通过但无法被检测出的问题,4月16日,已经重新设置了所有的实验检测条件。完成实验后,请点击右上角“执行检测”按钮触发检测系统。

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7月前 练习1:人脸识别初体验
0 0
xuehu

缺环境配置教程,openvino安装不成功的大有人在呢。

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7月前 实验流程及示例
2 0
xiongtao 回复

实验自带教程啊

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2月前
0
houhaitao 回复

https://blog.csdn.net/hou610433155/article/details/117284417?spm=1001.2014.3001.5501

可以参考这个教程

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6月前
0
openlab_e2d9f3e5

卡在这里了,**

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6月前 练习2:多路视频行人追踪
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小o

【密码输入无反应提醒】Linux操作系统基于安全考虑,没有显示你输入的密码,这里需要注意,虽然在屏幕端并没有显示密码,但是当你敲击键盘的每个动作其都会记录到Linux系统中,输入密码后,直接回车就可以了,神奇吧!

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5月前 英特尔® OpenVINO™工具套件中级课程
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