Vasquez
2 marzo 2019, 05:49
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Accelerate Deep Learning on Raspberry Pi
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 1 Hour 17M | 414 MB
Genre: eLearning | Language: English
Entérate de cómo Se implementa Deep Learning Object Detection Modelos de Raspberry Pi y acelera con Intel Movidius Neuronales Compute Stick. Si hemos comenzado en el Deep Learning, especialmente en Visión por computador, estábamos muy entusiasmados con las Posibilidades de esta Tecnología, para ayudar a la Gente
El problema es que la imagen de la Clasificación De objetos y Detección de correr muy bien en nuestras caras, la Electricidad que consumen y voluminosos Deep-Aprendizaje De Máquinas. Sin embargo, no todo el mundo puede permitirse el lujo o aplicación de AI para Sus Aplicaciones prácticas. Esto es, si estamos en la Búsqueda ido después de un compacto y asequible, menos hambriento de poder alternativo. En General, si queremos, para encoger nuestros IoT y Automatización De Proyectos, veríamos que, a menudo, la Raspberry Pi es una herramienta de la computación en la Solución de muchos Problemas. Esto nos hizo pensar en cómo vamos a puerto de deep learning Modelos para el diseño compacto de la Unidad de cuenta. No sólo eso, sino que como podemos, Cerca del Tiempo real? Entre las posibles Soluciones, a la que llegamos con el raspberry pi, en Conexión con un AI Acelerador de memoria USB de Intel para Mejorar nuestro Objeto De Detección de la velocidad de fotogramas. Sin embargo, no fue tan fácil de conseguir y se ejecuta. La Aplicación de la Documentación, terminamos con una Serie de errores a errores, fue un poco aburrido. Después de interminables mensajes en los Foros, tutoriales y blogs, hemos documentado una completa Guía en la forma de este Curso; qué se Le mostrará Paso a Paso para la Implementación de Sus propias Profundidades Learning Object Detection Modelos en el vídeo y webcam sin toda la Basura de Depuración. Así que, esencialmente, hemos estructurado el entrenamiento para reducir la depuración, acelerar el time-to-market y obtener Resultados más rápidamente. Déjeme ayudarle, Resultados rápidos. Enrol, ahora haciendo Clic en el botón de abajo y vamos a mostrar cómo el Desarrollo Acelerado de AI en el Raspberry Pi.
Todos los Archivos de código se encuentran en
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El problema es que la imagen de la Clasificación De objetos y Detección de correr muy bien en nuestras caras, la Electricidad que consumen y voluminosos Deep-Aprendizaje De Máquinas. Sin embargo, no todo el mundo puede permitirse el lujo o aplicación de AI para Sus Aplicaciones prácticas. Esto es, si estamos en la Búsqueda ido después de un compacto y asequible, menos hambriento de poder alternativo. En General, si queremos, para encoger nuestros IoT y Automatización De Proyectos, veríamos que, a menudo, la Raspberry Pi es una herramienta de la computación en la Solución de muchos Problemas. Esto nos hizo pensar en cómo vamos a puerto de deep learning Modelos para el diseño compacto de la Unidad de cuenta. No sólo eso, sino que como podemos, Cerca del Tiempo real? Entre las posibles Soluciones, a la que llegamos con el raspberry pi, en Conexión con un AI Acelerador de memoria USB de Intel para Mejorar nuestro Objeto De Detección de la velocidad de fotogramas. Sin embargo, no fue tan fácil de conseguir y se ejecuta. La Aplicación de la Documentación, terminamos con una Serie de errores a errores, fue un poco aburrido. Después de interminables mensajes en los Foros, tutoriales y blogs, hemos documentado una completa Guía en la forma de este Curso; qué se Le mostrará Paso a Paso para la Implementación de Sus propias Profundidades Learning Object Detection Modelos en el vídeo y webcam sin toda la Basura de Depuración. Así que, esencialmente, hemos estructurado el entrenamiento para reducir la depuración, acelerar el time-to-market y obtener Resultados más rápidamente. Déjeme ayudarle, Resultados rápidos. Enrol, ahora haciendo Clic en el botón de abajo y vamos a mostrar cómo el Desarrollo Acelerado de AI en el Raspberry Pi.
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