基于Movidius神经计算棒的物体检测研究

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物体的实时检测和识别在计算机视觉领域还面临着许多挑战,尤其是在边缘计算设备上部署物体检测模型时,需要大量的内存与算力。Movidius神经计算棒是用于深度学习推理的即插即用开发套件,能为低功耗嵌入式系统视觉设备提供深度神经网络加速功能。针对低功耗设备上的物体检测领域,提出一种基于SSD MobileNetV2神经网络结构的铁钉检测系统。首先,通过数据增强操作获取足够的训练样本,基于TensorFlow迁移学习训练铁钉检测模型;然后,结合OpenVINO对模型进行优化并生成专用网络,通过神经计算棒对部
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