OpenCV4 深度神经网络(DNN)实战教程

中阶

学习使用OpenCV4**的深度神经网络???,正确使用模型推理,CPU加速调用,解决实际视觉问题

betway必威2020 www.dl-99.cn 4.7分 课程好评榜    第9 更新: 2019/07/23

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适合人群:

C++语言开发者,OpenCV开发工程师,对人工智能与计算机视觉感兴趣的,在校大学生,研究生

课程目标:

学习使用OpenCV4**的深度神经网络???,正确使用模型推理,CPU加速调用,解决实际视觉问题

课程简介:

理解卷积神经网络基本原理,熟练学习OpenCV深度神经网络??锳PI开发技术,学习加载模型,解析模型输出结果;学习如何把正常的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。学习使用OpenCV DNN??榻饩鍪导饰侍?。部分课程代码演示效果如下:

对象检测

128_02.png

车辆与道路分割

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风格迁移

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图像彩色化

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人脸识别:

人脸识别.png

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课程大纲-OpenCV4 深度神经网络(DNN)实战教程

资料下载
  • 1

    概述与环境配置 OpenCV DNN??榻樯?OpenCV开发环境配置 学习方法

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    [27:06] 开始学习
  • 2

    卷积神经网络原理概述 卷积层 池化层 基本网络结构

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    [23:52] 开始学习
  • 3

    加载网络模型与读取各层信息 OpenCV DNN模型加载API介绍 获取各层类型与名称详细信息

    「仅限付费用户」点击下载“opencv_dnn_tutorial.zip”

    [18:55] 开始学习
  • 4

    图像分类网络Inception使用 实现网络加载与图像分类网络推理解析

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    [25:11] 开始学习
  • 5

    读取分类标签文件显示分类 读取分类标签文件显示分类

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    [10:08] 开始学习
  • 6

    对象检测网络介绍 SSD, YOLO, Faster-RCNN 对象检测网络概述

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    [30:49] 开始学习
  • 7

    SSD对象检测网络加载与执行 网络输入与输出结构介绍 代码实现

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    [20:49] 开始学习
  • 8

    SSD对象检测推理输出解析与显示 输出解析与显示

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    [13:14] 开始学习
  • 9

    Faster RCNN对象检测模型使用 基于COCO数据集的tesnorflow版本Faster RCNN模型使用

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  • 10

    YOLOv3对象检测模型推理使用

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    [23:34] 开始学习
  • 11

    YOLO输出解析与NMS使用显示 1. YOLOv3与YOLO-tiny 2. NMS使用

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  • 12

    OpenCV DNN配置加速组件IE支持 OpenCV DNN加速版本安装与配置

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    [16:48] 开始学习
  • 13

    实时SSD对象检测 实时视频对象检测

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  • 14

    实时人脸检测 OpenCV4 DNN实时人脸检测

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    [18:19] 开始学习
  • 15

    道路与车辆分割模型介绍与使用 道路分割模型

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  • 16

    道路与车辆分割模型输出解析与显示 输出解析与显示

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  • 17

    图像变换-图像彩色化模型使用 着色模型介绍 模型使用 代码演示

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  • 18

    图像变换-实时风格迁移 风格迁移模型介绍 模型使用 代码演示

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    [19:18] 开始学习
  • 19

    导入tensorflow对象检测框架模型支持 OpenCV4 对 tensorflow对象检测框架的导入支持

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    [23:28] 开始学习
  • 20

    案例1-实时性别与年龄预测 -01

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    [18:29] 开始学习
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