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opencv3.3 dnn的结果与caffe tool中classification的预测结果不一致?
xuezu29
2017-08-21 02:39:09
opencv3.3 dnn的结果与caffe tool 中classification的预测结果不一致,按照opencv的例子写的,用的res-net20模型,blobFromImage(),BGR通道不做交换,如果交换结果差的更远,不做交换,大部分的结果差不多,但是还是有一些图片预测结果值不一样,不知道为啥?
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opencv3.3 dnn的结果与caffe tool中classification的预测结果不一致?
opencv3.3 dnn的结果与caffe tool 中classification的预测结果不一致,按照opencv的例子写的,用的res-net20模型,blobFromImage(),BGR通道不做交换,如果交换结果差的更远,不做交换,大部分的结果差不多,但是还是有一些图片预测结果值不一样,不知道为啥?
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zxucver
2019-03-22
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中值三个数和你caffe的是一直的嘛,scale是一致的吗?crop是一致的吗,crop在opencv dnn里是默认true的,我刚刚把最后两个参数都至为false,结果一致了。
shiter
2017-09-06
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上代码,口说无凭啊
lihang_1990
2017-08-21
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建议直接谷歌搜索解决
赵4老师
2017-08-21
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百度或百度图片搜相关关键字。
opencv
dnn
模块调用
caffe
模型
利用
opencv
dnn
模块调用
caffe
模型,并给出一个训练好的模型(cifar10集合上的image
classification
模型),cmakelists.txt要设置CMAKE_MODULE_PATH指向
opencv
#
3.3
.1的头文件和库的路径
Object-Detection-
Classification
:图像分类,张量流和
OpenCV
中
的对象检测
使用预训练模型进行目标检测 将
OpenCV
dnn
模块与来自tensorflow和
caffe
的预训练模型一起使用 python detectVideo.py --method
caffe
--file office.mp4 这将在屏幕上显示对象检测并在输出目录
中
输出视频。 在图像文件上使用detectImage将在输出目录
中
输出图像。 自定义对象检测 使用定制的经过训练的物体检测器,按照的指南完成了停车标志检测器和野牛检测器。 detectImage和detectVideo脚本可以使用这些检测器,而不是预先训练的
caffe
/ tensorflow检测器。 python detectImage.py --method trafficSign --image images/stopSign.jpg python detectVideo.py --method trafficSign --
synset_words.txt
最新最权威synset_words.txt,可用于
OpenCV
dnn
模块
caffe
模型对图片进行分类,识别,做迁移学习,强化学习使用的标签参考。 放在与
classification
_demo.m同一个文件夹下。
gocv:使用
OpenCV
4及更高版本进行计算机视觉的软件包
简历 GoCV软件包为计算机视觉库提供了Go语言绑定。 GoCV软件包在Linux,macOS和Windows上支持Go和
OpenCV
(v4.5.1)的最新版本。 我们打算使Go语言成为与
OpenCV
生态系统的最新发展兼容的“一流”客户端。 GoCV支持以使用Nvidia GPU进行硬件加速。 查看,了解有关如何将GoCV与
OpenCV
/ CUDA结合使用的更多信息。 GoCV还支持 。 请查看,以获取有关如何将GoCV与Intel OpenVINO工具包一起使用的更多信息。 如何使用 你好,视频 本示例使用设备“ 0”打开视频捕获设备,读取帧,并在GUI窗口
中
显示视频: pack
opencv
_
DNN
模块加载
caffe
模型
Windows
DNN
模块需要
opencv
版本是
3.3
以上。配置VS环境加入
opencv
路径。 代码逻辑: 预设文件加载路径; 加载图片; 读取标签文件类别名称,存储到vector变量
中
。 API调用
caffe
模型; 输入图片数据需要格式转换; 前向推理模型,得到结果; 对结果数据进行reshape,找到结果
中
比例最大值位置信息; 打印对应位置类别名称; main.cpp #include <
opencv
2/
opencv
.hpp> #include <
opencv
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