行人检测实战


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。

        

课程难度

高级

已经参加学习的人数

50

课程主讲师

贾老师

学习次数

1184

课程简介
在掌握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:

课程大纲

第 1 集基于Tensorflow+OpenCV的行人检测实战试听

  • 1.1 概述-环境搭建与效果演示

第 2 集基于Tensorflow+OpenCV的行人检测实战

  • 2.1 概述-环境搭建与效果演示
  • 2.2 Tensorflow对象检测API安装与测试
  • 2.3 行人检测视频数据生成标注图像数据
  • 2.4 Pasacal VOC2012格式数据集生成
  • 2.5 SSD模型的迁移学习配置与训练
  • 2.6 模型导出与测试使用
  • 2.7 生成OpenCV DNN导入必须的描述文件
  • 2.8 在OpenCV Python中使用SSD行人检测模型
  • 2.9 在OpenCV C++中使用SSD行人检测模型
导师团队

贾老师

专注于图像处理算法的研究,计算机视觉OpenCV的开发应用,深度学习在计算机视觉领域的应用等。《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》等书籍作者。


Q & A

授课方式是?

为了保障课程质量,提高学习效率, 课程采用录播形式。视频精心录制与剪辑制作,时间比直播更灵活,方便随时观看学习。

学习本课程,有什么前置要求么?

一定的数学基础,至少会一门编程语言。

课程周期是多久?

为了让大家在一定时间内集中精力学习,本课程有效期有6个月。

遇到问题可以咨询么?

本课程为专题课程,不提供在线答疑服务。

如何开取发票?

扫描下方二维码,联系小编即可。

如何延长有效期?

课课程到期后,电脑端登录官网可以续费,续费价格是官网原价的5%,有效期半年。


更多问题、课程咨询、资料获取,扫码找小编






 课程咨询