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NVIDIA 深度学习在线课堂教你如何通过DIGITS进行目标检测

2017-9-5 17:17| 发布者: linda| 查看: 384| 评论: 0

摘要: 通过尝试下列三种不同方法:滑动窗口, 全卷积神经网络 (FCN) 和 DIGITS 的 DetectNet 网络模型,向学员介绍四个主要电脑视觉任务之一 目标检测。

NVIDIA 深度学习培训【9月18日*在线课堂】

主办方:英伟达深度学习学院 (NVIDIA Deep Learning Institute)

时间:9月18日 19:30-21:30

地点QQ群:NVIDIA DLI 深度学习学院 415259774

课程

通过DIGITS进行目标检测(课程讲解和基于GPU的动手实验)

级别:初级 | 预备知识:NVIDIA DIGITS 与图像分类
行业:所有
Frameworks: Caffe

此实验室通过尝试下列三种不同方法:滑动窗口, 全卷积神经网络 (FCN) 和 DIGITS 的 DetectNet 网络模型,向学员介绍四个主要电脑视觉任务之一 目标检测。您将学到:

• 评估与下列三个指标有关的目标检测方法:模型训练时间、模型准确性和部署时的检测速度

• 使用滑动窗口方法检测目标

• 将全连接网络转换为全卷积神经网络 (FCN)

• 使用 DIGITS  DetectNet 提升目标检测效率

完成此实验室后,您将了解每种方法的优点,并学习如何使用 NVIDIA DIGITS 在 Caffe 框架中利用真实数据集训练神经网络,并以此检测目标。

讲师:Liu Jun,NVIDIA 深度学习学院认证讲师

在线课堂报名入口:https://events.nvidia-china.com/event/2017/08/09/23


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