1. 神经网络相关教程

• 1.1. OAK支持的格式与神经网络
  • 1.1.1. OAK支持的格式
    • 术语介绍
    • 支持的模型格式
    • 支持的输入精度
    • 支持的输出精度
    • 支持的输入数据格式
    • 支持的输出数据格式
  • 1.1.2. OAK支持的网络
    • Caffe*
    • TensorFlow*
    • MXNet*
    • 最受欢迎的三大网络
• 1.2. 在OAK上部署用户神经网络模型的方法
  • 1.2.1. 直接通过官方提供的yolo系列模型在线转换工具，将YOLO模型转换成OAK上运行的BLOB格式的模型：
  • 1.2.2. 先将YOLO模型转换成ONNX，再通过在线转换工具将ONNX模型转换成BLOB格式的模型。该方法不仅仅适合YOLO，也适合TensorFlow、Caffe、Pytorch、OpenVino的转换。
    • 第一步，将YOLO模型转换成ONNX模型
    • 第二步：通过在线转换工具将ONNX模型转换成BLOB格式
  • 1.2.3. 采用完全离线的方式实现从yolo到BLOB的完整转换
    • 第一步：自己搭建openvino环境
    • 第二步：将YOLO模型转换成ONNX模型
    • 第三步：通过 OpenVino Model Optimizer 将第三方通用模型转换成openvino的模型格式.bin和.xml格式
    • 第四步：再通过 OpenVino Compile Tool 工具将.IR格式的Openvino模型转换成可以在OAK上运行的.blob格式的模型。
• 1.3. 下载官方的blob模型运行
  • 1.3.1. 下载模型
  • 1.3.2. 使用预训练的 OpenVINO 模型
    • 运行 DepthAI 默认模型
    • 运行模型
    • 尝试其他模型
    • 空间AI–用3D定位增强模型的功能
  • 1.3.3. 模型性能
  • 1.3.4. AI视觉任务
• 1.4. 本地 OpenVINO 模型转换
  • 1.4.1. 什么是OpenVINO?
  • 1.4.2. 什么是Open Model Zoo?
  • 1.4.3. 安装 OpenVINO
    • 2022.1 LTS
      • 安装OpenVINO Runtime
      • 安装OpenVINO Development Tools
    • 2021.4 LTS
  • 1.4.4. 下载 face-detection-retail-0004 模型
  • 1.4.5. 编译模型
    • 激活 OpenVINO 环境
    • 找到 compile_tool
    • 运行 compile_tool
  • 1.4.6. 运行并显示模型输出
  • 1.4.7. 审查流程
• 1.5. 用户自定义神经网络模型训练和部署
  • 1.5.1. 自定义神经网络模型转换
    • 本地编译
    • 使用 Google Colab
    • 使用在线转换器
    • 使用 blobconverter 库
  • 1.5.2. 故障排除
    • 支持的层
    • 不支持的图层类型”layer_type”
    • 数据类型不正确
  • 1.5.3. Yolov5 6.0 转换成blob格式
  • 1.5.4. 在线将YOLOV5转化成OAK能用的模型格式
  • 1.5.5. 自定义训练
    • 概述
• 1.6. online tools
• OAK相机跑各种yolo模型的检测帧率和深度帧率
• OAK相机如何将YOLOX模型转换成blob格式？（0.1.1pre 及之后版本）
• OAK相机如何将YOLOv6模型转换成blob格式？（2.0 及之后版本）
• OAK相机如何将YOLOv7模型转换成blob格式？
• OAK相机如何将YOLOv8模型转换成blob格式？
• OAK相机如何将 YOLO NAS 模型转换成blob格式？
• OAK相机如何将 MMYOLO 内模型转换成blob格式？
• OAK相机如何将YOLOv5-Lite模型转换成blob格式？
• 无代码基础也能做模型训练？OAK训练机让中学生都能玩转AI！

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