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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

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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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。精通OpenCV4Android/Java与Java平台图像处理应用开发、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在工业、医学检测等领域。

课程大纲

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