幫助OpenCV開發(fā)人員更好的理解與掌握深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模塊應(yīng)用開發(fā),提升解決問題能力,認(rèn)真學(xué)完課程,有能力更好完成圖像分類、對象檢測、視頻跟蹤等應(yīng)用需求、提升個(gè)人能力與口碑。學(xué)會在OpenCV中使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型,開發(fā)相關(guān)應(yīng)用。
適用人群
有面向?qū)ο笳Z言基礎(chǔ),對圖像處理感興趣的,在學(xué)本科生與研究生,中高級開發(fā)人員。計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)人員、使用
課程簡介
基于OpenCV3.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊(DNN),使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)各種常見的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域應(yīng)用。講述與演示了各種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像分類、對象檢測、圖像分割、視頻實(shí)時(shí)對象檢測與對象跟蹤等方面的應(yīng)用。是OpenCV3.3最實(shí)用的功能之一。
1DNN模塊概述
2使用GoogleNet模型實(shí)現(xiàn)圖像分類-01
3使用GoogleNet模型實(shí)現(xiàn)圖像分類-02
4使用SSD模型實(shí)現(xiàn)對象檢測-01
5使用SSD模型實(shí)現(xiàn)對象檢測-02
6MobileNet模型實(shí)時(shí)對象檢測
7FCN模型實(shí)現(xiàn)圖像分割-01
8FCN模型圖像分割-02
9CNN模型預(yù)測性別與年齡
10GOTURN模型實(shí)現(xiàn)視頻對象跟蹤 |