OpenCV (오픈 소스 컴퓨터 비전)는 주로 실시간 컴퓨터 비전을 목표로 기능을 가진 라이브러리입니다. OpenCV는 딥 러닝 프레임워크 카페, 텐서플로우, 토치/파이토치를 지원합니다. 딥 러닝은 기계 학습의 빠르게 성장하는 영역이며 컴퓨터 비전/이미지 처리 분야에서 이미 작업중이거나 속도를 높이는 경우 탐색해야 할 중요한 영역입니다. 와우! 이것은 지금까지 최고의 것입니다. OpenCV를 사용하면 딥 러닝이 매우 쉬워질 것입니다. 또한 너무 빨리 튜토리얼을 만들기위한 애드리안 감사하고, 우리가 최신 릴리스로 업데이트 유지. 당신은 컴퓨터 비전 커뮤니티에 대한 큰 기여를하고있다! 많은 자습서를 주셔서 감사합니다. 그냥 귀하의 게시물을 통해, 하나는 프로세스의 전체 아이디어를 얻을 수 있습니다. 안녕하세요 나시르 – 나는 당신의 질문을 이해, 위의 내 응답을 참조하십시오. 이 블로그 게시물에 사용된 모델은 개체 검색에 사용할 수 없으며 이미지 분류에만 사용할 수 있습니다. (1) 관심 있는 개체를 감지하기 위해 처음부터 개체 검색 모델을 학습하거나 (2) 미세 조정 또는 기존 개체 검색 모델을 수행해야 합니다. 파이썬을 사용하여 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 내부에서 객체 감지 모델 (그리고 이를 훈련하는 방법)을 다루고 있습니다. 안녕하세요 Diogo – 당신은 (1) 처음부터 CNN을 훈련하거나 (2) 전송 학습을 적용해야합니다.

파이썬과 컴퓨터 비전을위한 딥 러닝에 대해 자세히 설명합니다. 당신은 당신의 자신의 사용자 정의 딥 러닝 개체 탐지기를 훈련하고자하는 경우당신은 파이썬과 컴퓨터 비전을위한이 튜토리얼뿐만 아니라 딥 러닝을 따를 수 있습니다. Caffe 모델은 신경망 을 훈련한 후에 얻은 가중치입니다. 이 게시물에서 다루는 네트워크는 ImageNet 데이터 집합에서 학습되었습니다. 파이썬으로 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 내부에서 우리 자신의 신경망을 훈련하는 방법에 대해 설명합니다. 이것은 중대하다, 그것을 시도 기다릴 수 없어! OpenCV가 딥 러닝을 도입한 것은 바로 그 무렵이었습니다. 나는 다음의 궁금하지만 – 딥 러닝은 요즘 컴퓨터 비전에서 가장 인기 있고 빠르게 성장하는 영역입니다. OpenCV 3.1 이후 깊은 네트워크와 전달 전달 (추론)를 구현 하는 라이브러리에 DNN 모듈, Caffe 와 같은 몇 가지 인기 있는 딥 러닝 프레임 워크를 사용 하 여 미리 훈련.

OpenCV 3.3에서 모듈은 opencv_contrib 저장소에서 주 저장소(https://github.com/opencv/opencv/tree/master/modules/dnn)로 승격되었으며 크게 가속화되었습니다. 틀림없이 일반적인 개체에 가장 적합한 데이터 집합은 ImageNet입니다. 나는 ImageNet을 얻고 파이썬으로 컴퓨터 비전을위한 딥 러닝 내부에 자신의 CN을 훈련하는 방법을 자세히 설명합니다. 추적하려는 개체 유형과 조건에 따라 정확히 달라집니다. 딥 러닝은 개체를 추적하는 데 사용할 수 있지만 일반적으로 dlib와 같이 상관 관계 필터를 사용합니다. 나는 제안에 대한 감사, 미래에 개체 추적 방법의 설문 조사를하고 고려할 것이다! Caffe 모델과 OpenCV 심층 신경망 모듈을 사용하려면 두 개의 파일이 필요하며 두 파일 모두 GitHub 리포지토리에서 찾을 수 있습니다: Hi Igor — 링크와 e를 방문하여 파이썬을 사용하여 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝의 테이블과 무료 샘플 장을 확보할 수 있습니다. 오른쪽 하단에 있는 전자 메일을 ntering. 전문가 코스의 경우 PyImageSearch 전문가 방문 페이지로 이동하여 상단의 녹색 버튼을 클릭하여 강의 계획서 + 무료 샘플 레슨 10개 무료 레슨을 받으세요.

최근 이미지 및 비디오에서 개체 감지를 위한 딥 러닝이 실무자와 프로그래머에게 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 추세의 한 가지 이유는 TensorFlow 개체 감지 API, OpenCV 심층 신경망 모듈 및 ImageAI와 같은 새로운 소프트웨어 라이브러리의 도입입니다. 이러한 라이브러리에는 한 가지 공통점이 있습니다: 모두 많은 딥 러닝 개체 감지 모델을 시스템에 통합했습니다. 따라서 이러한 라이브러리사용자는 미리 학습된 많은 모델에 도달하여 요구 사항을 충족하는 최상의 모델을 확인할 수 있습니다. 그러나 동일한 라이브러리에서도 다른 모델을 평가하는 것은 쉬운 작업이 아닐 수 있습니다.