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内容提要
前言
项目1 OpenCV基础功能实战
1.1 知识引入
1.2 任务1:图像读取、显示和保存
1.3 任务2:视频的获取、显示和保存
1.4 任务3:几何图形绘制
1.5 任务4:鼠标事件的交互与响应
1.6 任务5:图像几何变换
1.7 任务6:图像滤波技术
1.8 任务7:图像边缘检测
1.9 任务8:人脸检测与识别
1.10 项目总结
项目2 深度学习框架的部署
2.1 知识引入
2.2 任务1:基于龙芯平台编译与部署TensorFlow
2.3 任务2:基于龙芯平台编译与部署PyTorch
2.4 任务3:基于龙芯平台编译与部署ONNX Runtime
2.5 任务4:基于龙芯平台编译与部署PaddlePaddle
2.6 任务5:基于龙芯平台编译与部署NCNN
2.7 项目总结
项目3 计算机视觉技术基础知识
3.1 知识引入
3.2 任务:常见计算机视觉任务
3.3 项目总结
项目4 图像分类网络的部署
4.1 知识引入
4.2 任务1:基于龙芯平台部署VGG 16
4.3 任务2:基于龙芯平台部署ResNet 18
4.4 任务3:基于龙芯平台部署Inception v3
4.5 任务4:基于龙芯平台部署Xception
4.6 任务5:基于龙芯平台部署MobileNet
4.7 项目总结
项目5 目标检测网络的部署
5.1 知识引入
5.2 任务1:基于龙芯平台部署两阶段算法Faster R-CNN
5.3 任务2:基于龙芯平台部署两阶段算法Keypoint R-CNN
5.4 任务3:基于龙芯平台部署单阶段算法YOLO v3
5.5 任务4:基于龙芯平台部署单阶段算法SSD
5.6 项目总结
项目6 图像分割网络的部署
6.1 知识引入
6.2 任务1:基于龙芯平台部署语义分割网络DeepLab v3+
6.3 任务2:基于龙芯平台部署实例分割网络Mask R-CNN
6.4 任务3:基于龙芯平台部署全景分割网络Panoptic FPN
6.5 项目总结
项目7 龙芯智能计算平台模型的训练
7.1 知识引入
7.2 任务:利用龙芯AI训练平台训练模型
7.3 项目总结
项目8 龙芯智能计算平台的推理部署
8.1 知识引入
8.2 任务1:基于AI加速卡的推理部署
8.3 任务2:基于NCNN框架的推理部署
8.4 项目总结
更新时间:2024-12-11 17:12:09