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课程全面介绍了 ONNXRUNTIME 版本的C++ SDK的使用技巧,一步一步演示教学 ONNXRUNTIME 框架上如何部署主流图像分类、对象检测、实例分割、语义分割模型、姿态评估与关键点检测模型。使用Python脚本与工具行命令轻松实现TorchVision中各种模型导出与简化ONNX格式模型,工程化封装代码,实现推理代码复用,三行代码即可实现接口调用,支持CPU与GPU加速等各种开发实战技巧,全面提升深度学习模型部署与加速能力。
部分课程
教材遵循以 “学生为中心”的整体式语言教学理念,强调语言学习应该在自然、真实、完整的语言情境中进行,教材巧妙地创设了多种真实的交际情景,倡导任务型教学活动,通过大量有意义的语言技能练习调动学习者的兴趣和动力,培养他们用英语思维的习惯和综合运用英语的能力。在深度学习的进阶之旅中,我们将聚焦于**前沿的技术发展。深入研究生成对抗网络(GAN),探索如何生成逼真的图像、音频等数据;研究强化学习在自动驾驶、游戏等领域的应用,让您站在深度学习技术的**前沿。
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