****-OpenCV4 深度神经网络(DNN)实战教程-计算机视觉
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****-OpenCV4 深度神经网络(DNN)实战教程-计算机视觉
学习有效期:永久观看
学习时长:515分钟
学习计划:9天
难度:低
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:贾志刚
技术总监/研发总监
讲师介绍:贾志刚 2004毕业于山东大学齐鲁软件学院,软件工程专业。专注于图像处理算法学习与研究,计算机视觉OpenCV开发应用,深度学习在计算机视觉领域应用。书籍《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》作者、****博客专家、****学院讲师、专业技术博客访问量超过320+万次、精通OpenCV、ImageJ开源框架、Tensorflow深度学习框架与图像对象检测与识别等应用开发技术。在对象检测、医学细胞检测与识别、文本处理、图像搜索、人脸美化算法方面有深入研究、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在医学检测与工业领域。开源图像处理软件CV4J作者。
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「你将学到什么?」
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:
「课程学习目录」
1.概述与环境配置 |
2.卷积神经网络原理概述 |
3.加载网络模型与读取各层信息 |
4.图像分类网络Inception使用 |
5.读取分类标签文件显示分类 |
6.对象检测网络介绍 |
7.SSD对象检测网络加载与执行 |
8.SSD对象检测推理输出解析与显示 |
9.Faster RCNN对象检测模型使用 |
10.YOLOv3对象检测模型推理使用 |
11.YOLO输出解析与NMS使用显示 |
12.OpenCV DNN配置加速组件IE支持 |
13.实时SSD对象检测 |
14.实时人脸检测 |
15.道路与车辆分割模型介绍与使用 |
16.道路与车辆分割模型输出解析与显示 |
17.图像变换-图像彩色化模型使用 |
18.图像变换-实时风格迁移 |
19.导入tensorflow对象检测框架模型支持 |
20.案例1-实时性别与年龄预测 -01 |
21.案例1-实时性别与年龄预测 -02 |
22.案例2-实时人脸识别演示-01 |
23.案例2-实时人脸识别演示-02 |
24.案例2-实时人脸识别演示 |
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「你可以收获什么?」
学会使用OpenCV4中深度神经网络模块
学习解析深度学习模型推理输出
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