Tensorflow+OpenCV实战行人检测【共9课时】

贾志刚金牌讲师讲师评分4.9学员1407341课程31

个人独立开发者,专注图像处理研究多年时间,图书作者,博客作者。精通OpenCV框架多个模块、ImageJ开源框架、图像算法与应用开发技术、特别是在对象检测、识别、OCR、人脸美化等方面有深入研究。...

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学员评价

适合人群：

Python语言开发者，OpenCV开发工程师，对人工智能与计算机视觉感兴趣的，在校大学生，研究生

你将会学到：

通过案例实战演示tensorflow+opencv实现行人检测模型训练\导出\使用的技术解决路径

课程简介：

在学习opencv与tensorflow基础知识的基础上，使用tensorflow object detection API与opencv dnn 模块，实现从数据标注与tf record数据生成，SSD模型迁移学习训练，模型导出在tensorflow中使用，OpenCV DNN模块中使用(C++与Python) API调用演示，实现从数据到模型训练到导出给OpenCV使用全链路的技术路径，学以致用，举一反三，可以套用到任意的对象检测问题的解决方案中！运行截图：

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课程大纲-Tensorflow+OpenCV实战行人检测

资料下载

1
概述 – 环境搭建与效果演示环境搭建与效果演示
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2
Tensorflow对象检测API安装与测试安装对象检测API
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3
行人检测视频数据生成标注图像数据使用公开数据制作训练数据生成tf record
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4
Pasacal VOC2012格式数据集生成Pasacal VOC2012格式数据集生成
「仅限付费用户」点击下载“pedestrian_demo.zip”
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5
SSD模型的迁移学习配置与训练修改config配置文件运行训练
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6
模型导出与测试使用模型导出在tensorflow中使用模型
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7
生成OpenCV DNN导入必须的描述文件生成模型描述文件OpenCV中使用模型
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[11:19]开始学习
8
在OpenCV Python中使用SSD行人检测模型生成模型描述文件OpenCV中使用模型
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9
在OpenCV C++中使用SSD行人检测模型
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