目标跟踪从0到1:算法与实践
常聽技術大佬侃侃而談AI模型開發,卻不知從何開始?
自動駕駛車輛分割、智慧農業小麥計數、智能硬件垃圾分揀、智慧城市交通流量、結構化文字識別模型定制,這些在視覺、機器學習、OCR等領域具備廣泛應用前景的熱門項目,零基礎也能上手實踐開發嗎?
從開始學習到能夠真正完成一個AI模型的開發,通常需要從基礎技術概念,到海量論文苦讀,再到建模環境搭建與參數反復調試,對于AI初學者而言,每個環節都需要從頭學起,耗費大量時間。
但對于企業AI應用開發者而言,跳過復雜的步驟,快速上手高精度模型開發并高效在真實業務場景中實現落地才是真正的需求。
從這一用戶訴求出發,百度EasyDL研發高工團隊,精選六個產業級經典AI開發項目,基于EasyDL零門檻AI開發平臺,每天一小時,無需門檻,通俗易懂講解關鍵技術點,直播實戰帶你掌握模型定制開發秘籍!
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視頻流檢測應用場景廣泛,智慧城市中需要關注行進中的車輛和行人,指導交通指示燈的變化,疏解流量壓力;在工廠生產流水線中,需要對傳送中的商品進行檢測與計數,實現產量預測。那么,面對視頻流中車來車往的場景,想要實現精準計數計數,如何實現每輛車一個檢測框,不會重復?
面對這一經典問題,5月11日晚8點研發直播繼續,解讀目標跟蹤模型常見算法,實戰車輛計數與軌跡跟蹤模型開發!
【主題】視頻流車輛計數與軌跡跟蹤
【大綱】
01 目標跟蹤常見算法與應用場景簡介
02 手把手實戰開發:視頻流車輛計數與軌跡跟蹤模型
03 模型部署:基于服務器端SDK的部署演示與講解
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的目标跟踪从0到1:算法与实践的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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