深度学习手把手系列文章归档

手把手系列文章指南：

【手把手AI项目】一、安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（全网最详细）

【手把手AI项目】二、ubuntu16.04+caffe+CUDA10.0+cudnn7.4+python2.7（全网最细）

【手把手AI项目】三、Ubuntu环境下利用Anaconda在已经装好的caffe环境下搭建tensorflow-gpu环境

【手把手AI项目】四、Caffe_ssd安装以及利用VOC2012,VOC2007数据集测试VGG_SSD网络

【手把手AI项目】五、自己制作图像VOC数据集--用于Objection Detection（目标检测）

【手把手AI项目】六、Caffe实现MobileNetSSD以及各个文件的具体解释，利用自己的数据集dataset训练模型

【手把手AI项目】七、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在PC端的使用(objection detection)

【手把手AI项目】八、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在Android端的使用--Cmake编译(目标检测)上

【手把手AI项目】八、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在Android端的使用--Cmake编译(目标检测)下

【手把手AI项目】九、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在Android端的使用--补充篇章(多目标也可以显示)

【手把手AI项目】十、利用量化工具实现caffemodel量化(double32->int8)

【手把手AI项目】十一、深度学习中模型model的剪枝笔记

系列主要内容说明：

• 帮助大家成功搭建linux和深度学习框架caffe和tensorflow等GPU的环境
• 帮助大家学会用自己的data set去实现轻量级网络Mobilenetssd的目标检测功能
• 帮助大家将所建立model，并利用前向推理框架ncnn移植到移动端，这里主要是android端的移植工作并且android的简单编程
• 帮助大家理解剪枝和量化的基本概念，并且对于剪枝给出清晰的编程和思想思路，供大家参考。

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