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《IoT边缘AI端侧推理实战100例》
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《IoT边缘AI端侧推理实战100例》
共 100 例
01
基于TensorFlow Lite的图像分类器部署
02
使用ONNX Runtime在Jetson Nano上运行YOLOv5
03
基于OpenVINO的人脸检测与识别
04
使用Edge Impulse进行关键词唤醒
05
基于TensorRT加速的语义分割
06
使用MediaPipe实现手势识别
07
基于TFLite Micro的异常声音检测
08
使用Core ML在iPhone上实现风格迁移
09
基于NCNN的移动端人脸关键点检测
10
使用MNN在嵌入式Linux上实现车牌识别
11
基于TensorFlow Lite的跌倒检测
12
使用OpenCV DNN模块进行车辆检测
13
基于PyTorch Mobile的文本分类
14
使用TensorFlow Lite在MCU上进行手势识别
15
基于ONNX Runtime的语音命令识别
16
使用OpenVINO进行人体姿态估计
17
基于TensorRT的实时视频超分辨率
18
使用MediaPipe实现手部关键点检测
19
基于TFLite Micro的振动异常检测
20
使用Core ML在Apple Watch上实现活动识别
21
基于NCNN的实时人脸检测
22
使用MNN在树莓派上实现物体检测
23
基于TensorFlow Lite的口罩佩戴检测
24
使用OpenCV DNN进行行人检测
25
基于PyTorch Mobile的图像超分辨率
26
使用TensorFlow Lite在MCU上进行关键词识别
27
基于ONNX Runtime的异常检测
28
使用OpenVINO进行车辆颜色识别
29
基于TensorRT的实时目标跟踪
30
使用MediaPipe实现人脸网格
31
基于TFLite Micro的睡眠监测
32
使用Core ML在iPad上实现文档扫描
33
基于NCNN的实时姿态估计
34
使用MNN在Jetson Nano上实现人脸识别
35
基于TensorFlow Lite的农作物病害检测
36
使用OpenCV DNN进行交通标志识别
37
基于PyTorch Mobile的语音情感识别
38
使用TensorFlow Lite在MCU上进行运动分类
39
基于ONNX Runtime的实时语音翻译
40
使用OpenVINO进行安全帽佩戴检测
41
基于TensorRT的实时人脸检测
42
使用MediaPipe实现物体分割
43
基于TFLite Micro的婴儿哭声检测
44
使用Core ML在iPhone上实现实时物体检测
45
基于NCNN的实时图像分割
46
使用MNN在树莓派上实现语音识别
47
基于TensorFlow Lite的智能门铃
48
使用OpenCV DNN进行车牌识别
49
基于PyTorch Mobile的实时风格迁移
50
使用TensorFlow Lite在MCU上进行图像分类
51
基于ONNX Runtime的实时人体分割
52
使用OpenVINO进行烟雾检测
53
基于TensorRT的实时语音识别
54
使用MediaPipe实现虹膜检测
55
基于TFLite Micro的跌倒检测
56
使用Core ML在Apple TV上实现手势控制
57
基于NCNN的实时文本识别
58
使用MNN在Jetson Nano上实现语义分割
59
基于TensorFlow Lite的宠物识别
60
使用OpenCV DNN进行人脸检测
61
基于PyTorch Mobile的实时姿态估计
62
使用TensorFlow Lite在MCU上进行异常检测
63
基于ONNX Runtime的实时图像分割
64
使用OpenVINO进行车辆检测与跟踪
65
基于TensorRT的实时图像分类
66
使用MediaPipe实现3D物体检测
67
基于TFLite Micro的语音命令识别
68
使用Core ML在Mac上实现图像分类
69
基于NCNN的实时人脸识别
70
使用MNN在树莓派上实现图像分类
71
基于TensorFlow Lite的垃圾分类
72
使用OpenCV DNN进行姿态估计
73
基于PyTorch Mobile的实时物体检测
74
使用TensorFlow Lite在MCU上进行声音分类
75
基于ONNX Runtime的实时人脸检测
76
使用OpenVINO进行行人重识别
77
基于TensorRT的实时语音命令识别
78
使用MediaPipe实现实时人脸检测
79
基于TFLite Micro的异常声音检测
80
使用Core ML在iPhone上实现实时语义分割
81
基于NCNN的实时超分辨率
82
使用MNN在Jetson Nano上实现目标检测
83
基于TensorFlow Lite的智能家居控制
84
使用OpenCV DNN进行图像分割
85
基于PyTorch Mobile的实时语音识别
86
使用TensorFlow Lite在MCU上进行手势识别
87
基于ONNX Runtime的实时姿态估计
88
使用OpenVINO进行异常行为检测
89
基于TensorRT的实时人脸识别
90
使用MediaPipe实现实时姿态估计
91
基于TFLite Micro的振动分类
92
使用Core ML在Apple Watch上实现心率异常检测
93
基于NCNN的实时语义分割
94
使用MNN在树莓派上实现人脸检测
95
基于TensorFlow Lite的农作物成熟度检测
96
使用OpenCV DNN进行车辆颜色识别
97
基于PyTorch Mobile的实时图像分割
98
使用TensorFlow Lite在MCU上进行关键词检测
99
基于ONNX Runtime的实时物体检测
100
使用OpenVINO进行人脸检测与识别
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