OpenCV4 深度神经网络(DNN)实战教程

OpenCV4 深度神经网络(DNN)实战教程
共24节 5476人在学 课程详情
  • 概述与环境配置
  • 卷积神经网络原理概述
  • 加载网络模型与读取各层信息
  • 图像分类网络Inception使用
  • 读取分类标签文件显示分类
  • 对象检测网络介绍
  • SSD对象检测网络加载与执行
  • SSD对象检测推理输出解析与显示
  • Faster RCNN对象检测模型使用
  • YOLOv3对象检测模型推理使用
  • YOLO输出解析与NMS使用显示
  • OpenCV DNN配置加速组件IE支持
  • 实时SSD对象检测
  • 实时人脸检测
  • 道路与车辆分割模型介绍与使用
  • 道路与车辆分割模型输出解析与显示
  • 图像变换-图像彩色化模型使用
  • 图像变换-实时风格迁移
  • 导入tensorflow对象检测框架模型支持
  • 案例1-实时性别与年龄预测 -01
  • 案例1-实时性别与年龄预测 -02
  • 案例2-实时人脸识别演示-01
  • 案例2-实时人脸识别演示-02
  • 案例2-实时人脸识别演示

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    课时介绍

    卷积层 池化层 基本网络结构

    课程介绍

    理解卷积神经网络基本原理,熟练掌握OpenCV深度神经网络模块API开发技术,学会加载模型,解析模型输出结果;学会如何把正常的tensorflow对象检测模型转化为OpenCV可以接受的模型,实时人脸检测与识别案例。学会使用OpenCV DNN模块解决实际问题。部分课程代码演示效果如下:


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