利用OpenCV DNN算法做物体识别
2018-05-18 本文已影响0人
杰森斯坦sen
OpenCV在其深度学习例子程序里包含了物体识别的样例程序。利用了谷歌的TensorFlow框架训练的深度学习网络MobileNet SSD。
模型参数：
| Model | Scale | Size WxH | Mean subtraction | Channels order |
|---|---|---|---|---|
| MobileNet-SSD, Caffe | 0.00784 (2/255) |
300x300 |
127.5 127.5 127.5 |
BGR |
例子包含了cpp 和 Python 程序：
- object_detection.cpp
- object_detection.py
训练后的深度学习模型信息：
- MobileNetSSD_deploy.prototxt
- MobileNetSSD_deploy.caffemodel
卷积网络
MobileNet，GoogleNet是卷积网络的名字，从深度学习网络演进的顺序，大致为：Inception到ResNet，再到MobileNet。可参考这篇文章：从Inception v1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2
链接
MobileNet Single-Shot Detector example
MobileNet-SSD
OpenCV Tutorials
