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OpenCV3.3深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)模塊-應用培訓

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堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環(huán)節(jié)，每期人數(shù)限3到5人。

上課時間和地點

開課地址：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區(qū)1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續(xù)班、周末班、晚班）：2025年11月17日..合作共贏....實用實戰(zhàn)....實戰(zhàn)培訓....用心服務..........--即將開課--......................

實驗設備

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質量保障

        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程大綱

幫助OpenCV開發(fā)人員更好的理解與掌握深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)模塊應用開發(fā)，提升解決問題能力，認真學完課程，有能力更好完成圖像分類、對象檢測、視頻跟蹤等應用需求、提升個人能力與口碑。學會在OpenCV中使用預訓練的深度學習模型，開發(fā)相關應用。
適用人群
有面向對象語言基礎，對圖像處理感興趣的，在學本科生與研究生，中高級開發(fā)人員。計算機視覺開發(fā)人員、使用
課程簡介
基于OpenCV3.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡模塊(DNN)，使用預訓練的深度學習網(wǎng)絡模型實現(xiàn)各種常見的計算機視覺領域應用。講述與演示了各種深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡模型在圖像分類、對象檢測、圖像分割、視頻實時對象檢測與對象跟蹤等方面的應用。是OpenCV3.3最實用的功能之一。

1DNN模塊概述
2使用GoogleNet模型實現(xiàn)圖像分類-01
3使用GoogleNet模型實現(xiàn)圖像分類-02
4使用SSD模型實現(xiàn)對象檢測-01
5使用SSD模型實現(xiàn)對象檢測-02
6MobileNet模型實時對象檢測
7FCN模型實現(xiàn)圖像分割-01
8FCN模型圖像分割-02
9CNN模型預測性別與年齡
10GOTURN模型實現(xiàn)視頻對象跟蹤

備案號：備案號:滬ICP備08026168號-1

.(2014年7月11)...................