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  • 机器视觉与边缘计算:听课笔记

    OpenVINO工具强大,使用有一定难度,需要一定基础:Python、机器学习基本算法等 


    云计算 与 边缘计算

    边缘计算起源于传媒领域,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。

    其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

    边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。

    而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

    https://baike.baidu.com/item/边缘计算

    边缘计算示例:无人车 


    • TensorFlow、Pytorch等 开发、训练模型 anaconda-Spyder-Python (理论核心在这里,编程调参、训练)
    • OpenVINO 优化、部署、调用推理机 (提高效率)


    需要掌握机器学习的基本原理,了解深度神经网络的常用算法更佳,也需要一定的Python编程基础。

    课程可以考虑作为实践课:

    https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1456632162

    这门课主要介绍机器视觉的基本算法,并通过案例和实验的方式,详细地介绍如何利用OpenVINO平台进行模型的优化和推理,实现机器视觉边缘计算领域的应用

    通过典型的案例和动手练习,使用比较少的代码,就可以实现目标检测的典型应用。


    卷积就是滤波器,卷积后,图片会留下轮廓

    BP 梯度下降 手工推导,编程实现一遍,加深理解


     CNN (Convolutional Neural Networks) 的可视化 常用卷积算法:LeNet(LeCun 1998)


     01 神经网络基础

    需要理解神经网络的基本原理,能够利用梯度下降法推导网络的训练过程;熟悉网络训练过程中的常见问题以及优化方法 
    1.1 神经网络基础
    1.2 前向神经网络模型
    1.3 神经网络训练与优化
    1.4 OpenVINO工具包的安装和配置
    1.5 人工智能与边缘计算
    1.6 机器视觉简介
    1.7 交通灯车流检测Demo
    02 卷积神经网络基础
    深刻理解卷积操作;熟悉常见的卷积神经网络算法的基本原理;使用常见的卷积神经网络解决典型的图形处理问题;了解OpenVINO以及安装和配置
    2.1 机器视觉与深度学习
    2.2 卷积神经网络基础
    2.3 AlexNet卷积神经网络
    2.4 VGG卷积神经网络模型
    2.5 Inception系列卷积神经网络模型
    2.6 ResNet系列卷积神经网络模型
    2.7 OpenVINO平台简介
    2.8 OpenVINO使用
    03 目标检测基础
    理解典型的目标检测算法原理;使用OpenVINO实现目标检测算法于经典情景 
    3.1 目标检测的基本概念
    3.2 基于候选区域的目标检测R-CNN
    3.3 Fast R-CNN目标检测算法
    3.4 Faster R-CNN目标检测算法
    3.5 Yolo目标检测算法
    3.6 SSD目标检测算法
    3.7 MobileNet目标检测算法
    3.8 基于OpenVINO的手写体识别
    04 基于OpenVINO的目标识别平台
    使用OpenVINO实现典型目标检测;推理引擎应用 
    4.1 使用OpenVINO工具包实现目标检测的过程
    4.2 模型优化器和推理引擎的使用
    4.3 基于OpenVINO的车牌识别
    05 基于OpenVINO的边缘计算应用
    学习使用OpenVINO解决实际问题的思路以及实现方法 
    5.1 智能交通灯控制
    5.2 智慧教室
    5.3 危险品识别
    06 综合实训:使用OpenVINO解决实际问题
    使用OpenVino的实践和创新型应用 
    使用OpenVino解决实用边缘计算场景的新问题
    6.1 实训项目1 导盲系统
    6.1 实训项目2 野生动物数量估计
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