OpenVINO Beginner: Building a Crossroad AI Camera

提供:
インテル
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

You will be able to, explain the OpenVINO Toolkit Components and perform Model Conversion, Preparation and Optimization

You will be able to, utilize the Inference Engine to accelerate image and video analytics processing workloads

Clock2 Hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 2-hour long project-based course, you will learn how to Build a Crossroad AI Camera: Learning Objective 1: By the end of Task 1, you will be able to explain the OpenVINO™ Toolkit Workflow and OpenVINO™ Toolkit Components Learning Objective 2: By the end of Task 2, you will be able to operationalize models using the Model Downloader utility Learning Objective 3: By the end of Task 3, you will be able to perform Model Preparation, Conversion and Optimization Learning Objective 4: By the end of Task 4, you will be able to Running and Tuning Inference Learning Objective 5: By the end of Task 5, you will be able to create visualization of Person Attributes and Person Re-identification (REID) information for each detected person in an Image/Video/Camera input.

あなたが開発するスキル

Deep Learning InferenceImage Processingmodel optimizationInternet Of Things (IOT)Computer Vision

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Introduction to Intel Distribution of the OpenVINO Toolkit and it's main components

  2. Download Pre-trained Deep Learning Models using Model Downloader utility

  3. Perform Model Conversion and Preparation using Model Optimizer

  4. Utilize the Inference Engine to run and tune Optimized Models

  5. Visualize Inference Results for a Crossroad AI Camera

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。