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- 本章介绍了基于 RK3588 的 ResNet50V2 关键点检测应用开发全流程，包括模型训练与转换、Gradio 界面设计、推理代码实现、批量预测处理及 Flask 服务部署，完整实现了从模型到端到端应用的落地。 本章介绍了基于 RK3588 的 ResNet50V2 关键点检测应用开发全流程，包括模型训练与转换、Gradio 界面设计、推理代码实现、批量预测处理及 Flask 服务部署，完整实现了从模型到端到端应用的落地。
- 本章介绍了基于RK3588平台使用FCN模型进行语义分割的AI应用开发全流程，包括模型训练与转换、Gradio界面开发、推理代码编写、批量预测实现及Flask服务部署。通过该流程，开发者可实现高效的图像分割任务，并在本地或云端进行预测和展示。 本章介绍了基于RK3588平台使用FCN模型进行语义分割的AI应用开发全流程，包括模型训练与转换、Gradio界面开发、推理代码编写、批量预测实现及Flask服务部署。通过该流程，开发者可实现高效的图像分割任务，并在本地或云端进行预测和展示。
- 本章介绍了基于RK3588平台的InceptionV3图像分类应用开发全流程，包括模型训练与格式转换、Gradio界面设计、推理代码实现、批量预测处理及Flask服务部署，实现了从本地到Web端的高效AI推理应用。 本章介绍了基于RK3588平台的InceptionV3图像分类应用开发全流程，包括模型训练与格式转换、Gradio界面设计、推理代码实现、批量预测处理及Flask服务部署，实现了从本地到Web端的高效AI推理应用。
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