美老师
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opencv 深度学习

深度学习简史

  • 深度学习很早就被提出，但一直停滞不前
  • 2011，微软在语言识别上使用，取得了突破
  • 2012，DNN在图像识别领域取得了惊人的效果，在ImageNet评测的错误率从26%降到了15%
  • 2016，AlphaGo击败人类，引起世界震惊

深度学习网络模型

  • DNN (Deep Neural Network, 深度神经网络)
  • RNN(Recurrent Neural Network, 循环神经网络)
  • CNN(Convolutional Neural Network, 卷积神经网络)

opencv 深度学习_第1张图片opencv 深度学习_第2张图片

RNN主要用途

  • 语言识别
  • 机器翻译
  • 生成图像描述

opencv 深度学习_第3张图片

CNN主要用途

  • 图片的分类、检索
  • 目标定位检测
  • 目标分割
  • 人脸识别

深度学习库

  • tensorflow, google
  • caffe–>caffe2–>torch(pytorch) ,贾扬清 facebook
  • MXNet , Apache

训练数据集

  • MNIST, Fashion-MNST 手写字母
  • VOC，举办挑战赛时的数据集，2012年后不再举办
  • COCO,用于目标检测的大型数据集
  • ImageNet

训练模型

  • TF训练出来的模型是 .pb 文件
  • Pytorch训练出来的模型是 .pth
  • Caffe训练出来的模型是 .caffe
  • ONNX 开放性神经网络交换格式 .onnx,以上所有的格式可以转为.onnx

opencv 对DNN的支持

  • opencv 3.3 将DNN转正
  • opencv只能使用DNN,不能训练DNN模型

opencv 支持的模型

  • tensorflow
  • pytorch
  • caffe
  • DarkNet

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