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利用海思NNIE引擎构建JPEG图片识别应用。

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简介：
本课程内容被精心组织，共分为三个主要模块，具体如下：第一部分涵盖课程的整体内容、独特之处、以及明确的学习目标，同时提供答疑环节。第二部分则专注于MPP开发的基础入门，其中包含对vi、vdec、vpss和vo等关键概念的深入讲解，并详细阐述视频图像如何在这些技术之间进行传递。此外，还提供了vdec、vpss和vo相关例程的代码以及相应的调试方法。第三部分致力于构建一个完整的JPEG图片识别应用程序，该应用程序基于NNIE技术。具体包括：首先，对模型量化选项进行详尽的解析；其次，演示如何直接对JPEG图片进行目标检测，并附带源代码及详细的步骤讲解。

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  • 基于海思NNIE引擎的JPEG图片识别应用实现
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    本项目介绍了在海思平台下利用NNIE硬件加速技术进行JPEG图像识别的应用开发过程，涵盖从图片解码到模型推理优化的全流程。 本课程分为三个部分： 一、介绍课程内容、特色、目标以及答疑环节。 二、MPP开发入门： 1. 讲解vi/vdec/vpss/vo等概念，解释视频图像如何在这几个模块之间传递。 2. 详细解析vdec/vpss/vo例程代码及其调试方法。 三、基于NNIE构建一个JPEG图片识别的完整应用： 1. 深入讲解模型量化选项。 2. 实现直接对JPEG图片进行目标检测，并提供源代码及详细说明。
     
  • 基于海思NNIE引擎的传感器视频识别应用
    优质
    本项目聚焦于利用海思NNIE（Neural Network Inference Engine）高效处理神经网络模型，针对传感器采集的视频数据进行实时分析与智能识别。通过优化算法和硬件协同设计，实现低功耗、高性能的目标检测及分类功能，在智能家居、安防监控等领域展现广泛应用潜力。 本课程分为四个部分： 一、介绍课程内容、特色、目标以及答疑。 二、涵盖以下主题： 1. 提供sensor imx377的SDK及框架梳理。 2. 讲解sensor驱动代码。 3. 将sensor驱动编译进sample代码。 4. 简要讲解sample_vio代码。 三、基于NNIE实现摄像头视频识别的应用，包括： 1. 模型量化选项详解。 2. 对摄像头输出的视频数据流进行yolov3识别，并附上源代码及详细说明。 四、指导如何将本课程中的代码合并到SDK中。
     
  • 在海思35xx平台上使用nnie加速引擎进行Yolov3模型推理
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    本项目介绍如何在海思35xx平台中利用NNIE加速引擎优化部署YOLOv3目标检测模型，提升其推理效率。 本课程内容分为五个部分：第一部分涵盖海思35xx SDK资料的整理以及SVP相关文档的详细介绍；第二部分涉及将darknet框架训练出的yolov3模型转换为caffemodel的过程；第三部分介绍RuyiStudio工具的安装和使用方法；第四部分讲解在Windows系统上仿真代码运行及其分析；第五部分则是在开发板上执行sample代码并进行相应代码分析。 本课程的特点如下： 1. 不仅仅是简单的知识传授，更注重解释背后的原理。 2. 实用性强。目标检测算法是计算机视觉中的基本任务之一，而YOLOv3因其在速度、准确度以及易用性之间的良好平衡，在工业界中仍被广泛应用，并且目前依然是最优秀的算法模型之一。
     
  • TensorFlow 实战指南：利用卷积神经网络构建图片识别应用
    优质
    本书《TensorFlow实战指南》旨在指导读者如何使用TensorFlow和卷积神经网络来开发高效的图像识别应用程序。通过丰富的实例和清晰的解释，帮助开发者掌握深度学习技术在计算机视觉领域的实际应用。 AI100 邀请了阿里2017云栖大会 API Solution大赛一等奖团队的联合创始人智亮先生，他将介绍当前图像识别领域中先进的深度学习模型，并从源码级讲解如何使用TensorFlow实现工业级图像识别应用的过程。通过本次公开分享课程，大家将能掌握从零开始使用TensorFlow搭建一个图像识别引擎的方法，包括训练、评估及服务的能力。
     
  • Tesseract-OCR：Python中的中文图片识别引擎
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    Tesseract-OCR是一款开源的文字识别工具，此简介主要介绍如何在Python中使用它来进行中文图片文字的识别与提取。 Tesseract-OCR 是一个支持英文和中文识别的 Python 图片文字识别引擎，语言库丰富且可选择性安装需要的语言。解压后直接按照提示进行下一步操作即可完成安装。安装完成后，在 `pytesseract.py` 中设置 `tesseract_cmd = C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract` 和 `tessdata_dir_config = --tessdata-dir C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata`，并将其赋值给函数 `def image_to_string(image, lang=None, boxes=False, config=tessdata_dir_config)`。这样就可以使用该引擎进行图片文字识别了。
     
  • Python-利用TensorFlow和OpenCV构建实时物体识别应用
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    本课程将指导学员使用Python结合TensorFlow和OpenCV库来开发一个能够进行实时物体识别的应用程序。通过实际操作，学员可以深入了解机器视觉的基础知识以及深度学习技术在计算机视觉中的具体应用。 使用TensorFlow和OpenCV构建实时物体识别应用。
     
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    OpenMetalMax是一款基于Iris 2D开发的开源Metal Max游戏引擎，提供强大的图形处理和高效的渲染能力。本项目包含完整源代码，适合游戏开发者深入学习与二次开发。 OpenMetalMax 是一个游戏引擎，用于使用 Iris 2D 开发 Metal Max 游戏。
     
  • 利用Lucene创建简易搜索引擎
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    本教程介绍如何使用开源库Apache Lucene构建一个基础但功能全面的搜索引擎。适合初学者了解全文检索原理与实践。 全文检索是先将目标文档中的词语提取出来并组成索引，然后通过查询这个索引来找到所需的目标文档。这种建立索引后再进行搜索的过程被称为全文检索（Full-text Search）。这里介绍的是一种使用Lucene开源框架编写的简单搜索功能。