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windows vs2017 opencv3 caffe模块 深度神经网络 物体识别下载
weixin_39820535
2020-06-22 02:00:18
OpenCV3.3中的DNN模块实现实例,安装3.3版本及以上的opencv版本,本例用于测试该dnn模块在图像识别中的作用,资源中有完整的代码以及bvlc_googlenet.caffemodel以及测试图片。
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/baidu_41688240/10557367?utm_source=bbsseo
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windows vs2017 opencv3 caffe模块 深度神经网络 物体识别下载
OpenCV3.3中的DNN模块实现实例,安装3.3版本及以上的opencv版本,本例用于测试该dnn模块在图像识别中的作用,资源中有完整的代码以及bvlc_googlenet.caffemodel以及测试图片。 相关下载链接://download.csdn.net/download/baidu_41688240/10557367?utm_source=bbsseo
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windows
vs2017
opencv
3
caffe
模块
深度
神经网络
物体识别
OpenCV
3.3中的DNN
模块
实现实例,安装3.3版本及以上的
opencv
版本,本例用于测试该dnn
模块
在图像识别中的作用,资源中有完整的代码以及bvlc_googlenet.
caffe
model以及测试图片。
SSD
神经网络
+
opencv
的人体识别
SSD
神经网络
+
opencv
的人体识别之前听说
opencv
3可以运行
深度
学习的模型,所以我就试试看,用的 是
caffe
训练好的模型文件,这里自己去网上找吧,不分享了。结合SSD的
caffe
model和net就可以实现图片中人体的检测,其实SSD可以识别21种物体,具体的物体大家看代码里面有写 直接上代码#include <
opencv
2/dnn.hpp>#include <ope...
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Caffe
/
Caffe
2.0
Cmake编译
OpenCV
3.1源码+运行自带的dnn分类识别
深度
学习作为今年来一个新兴的研究方向,如今真的是不要太火;而
OpenCV
作为一个久负盛名的开源视觉处理库,也一直被用在卷积
神经网络
的开源工具——
caffe
中,用来处理图像。而
OpenCV
再进入3.0时代以后,也顺应民意加入了DNN
模块
,能够与
caffe
无缝对接! 1、要想在
OpenCV
中运行dnn,首先得编译
OpenCV
3以上版本的源码,因为dnn
模块
封装在
OpenCV
的contrib库中,本博
基于
深度
卷积
神经网络
的
物体识别
算法
基于
深度
卷积
神经网络
的
物体识别
算法
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