深度学习模型部署与剪枝优化实战课程

深度学习模型部署与剪枝优化实战课程

资料

12 Mobilenet三代网络模型架构

11 模型剪枝-Network Slimming实战解读

10 模型剪枝-Network Slimming算法分析

09 tensorflow-serving实战

08 docker实例演示

07 YOLO-V3物体检测部署实例

06 pyTorch框架部署实践

05 tensorRT视频

04 AIoT人工智能物联网之deepstream

03 AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器

02 AIoT人工智能物联网之AI 实战

01 AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano

嵌入式AI

tensorRT

剪枝算法.pdf 0.5MB

YOLO部署实例.zip 876.4MB

TensorFlow-serving.zip 3.0MB

PyTorch模型部署实例.zip 0.1MB

pytorch-slimming.zip 356.4MB

mobilenetv3.py 0.0MB

Mobilenet.pdf 2.4MB

Docker使用命令.zip 7.8MB

第一章 认识 jetson nano

第四章 deepstream

第三章 NVIDIA TAO 实用级的训练神器

第二章 AI 实战

1software

1.4 安装使用摄像头csi usb.pdf 0.2MB

1.3 感受nano的GPU算力.pdf 0.1MB

1.2b jetson nano 系统安装过程.pdf 0.8MB

1.2 jetson nano 刷机.pdf 0.5MB

1.1 jetson nano 硬件介绍.pdf 0.9MB

usbCamera.py 0.0MB

SDCardFormatterv5WinEN.zip 6.1MB

csiCamera.py 0.0MB

code1.71.2-1663189619arm64.deb 71.5MB

balenaEtcher-Setup-1.7.9.exe 138.8MB