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【成長計劃】三天入門深度學習,跟著UP主一起創作吧~

電子發燒友論壇 ? 2022-06-27 09:34 ? 次閱讀
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深度學習人工智能革命中的關鍵技術

基于深度卷積網絡的圖像分類技術準確率已超過人眼;

基于深度神經網絡語音識別技術準確率已達到95%;

基于深度神經網絡的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。

準確率的大幅提升推動產業興起,人工智能進入產業化階段。

邊緣計算設備的能力也在不斷提升,各大廠商最新發布的SoC都配備有算力不俗的NPU,技術升級推動深度學習在工程化應用中不斷深化。掌握深度學習是讓工程師拉開差距的利器,是時候重新裝備自己的技能庫啦!

01

入坑深度學習

01

深度學習的基本原理

34941750-f4ab-11ec-a2f4-dac502259ad0.png

深度學習的重要概念

傳統算法對比深度學習

深度學習的過程是什么?

02

深度學習的框架搭建

34a76d8c-f4ab-11ec-a2f4-dac502259ad0.jpg

深度學習框架:Pytorch、TensorFlow、Caffee

在windows上搭建Pytorch框架

03

深度學習的落地實踐

34b0ca30-f4ab-11ec-a2f4-dac502259ad0.png

訓練模型完成圖片識別與標簽劃分

02

項目實戰

01

基于樹莓派的實時手勢識別



34be6d8e-f4ab-11ec-a2f4-dac502259ad0.png

?

使用樹莓派4b,采集幀率30fps

02

體感玩俄羅斯方塊【姿態估計】



34ce899e-f4ab-11ec-a2f4-dac502259ad0.png

?

基于CPU運算數據,無需GPU

03

OpenCV做的人臉識別垃圾桶



34e40cec-f4ab-11ec-a2f4-dac502259ad0.png

?

樹莓派3B+和普通USB攝像頭

?

OpenCV做數據采集訓練

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