Tensorflow+OpenCV实战行人检测

初阶

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

4.8分 课程销量榜    第2 更新: 2019/02/09

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  • 课程介绍
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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

课程目标:

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opencvtensorflow基础知识的基础上,使用tensorflow object detection APIopencv 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:run_result.pngPedestrian.png


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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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    [14:26] 开始学习
  • 2

    Tensorflow对象检测API安装与测试 安装对象检测API

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    [16:01] 开始学习
  • 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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    [13:08] 开始学习
  • 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”

    [25:02] 开始学习
  • 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

    「仅限付费用户」点击下载“Tensorflow+OpenCV实战行人检测-03.pdf”

    [18:56] 开始学习
  • 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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    [20:17] 开始学习
  • 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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    [19:10] 开始学习
  • 9

    在OpenCV C++中使用SSD行人检测模型

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    [14:37] 开始学习

5

学员评分

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