目录介绍效果模型信息项目代码frmMain.csGazeEstimation.cs下载C#OpenCvSharpDNNGazeEstimation介绍训练源码地址：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/reconstruction/gaze效果模型信息Inputs-------------------------name：inputtensor：Float[1,3,160,160]---------------------------------------------------------------Outputs--
目录效果模型信息项目代码下载C#OpenCvSharpDNN部署yoloX效果模型信息Inputs-------------------------name：imagestensor：Float[1,3,640,640]---------------------------------------------------------------Outputs-------------------------name：outputtensor：Float[1,8400,85]-------------------------------------------------------------
内容的一部分来源于贾志刚的《opencv4应用开发、入门、进阶与工程化实践》。这本书我大概看了一下，也就后面几章比较感兴趣，但是内容很少，并没有想像的那种充实。不过学习还是要学习的。在实际工程项目中，并不是说我们将神经网络训练好拿来就直接落地，事实上，一个深度学习网络的落地在训练验证好才是开始的第一步，剩下为了部署网络，需要考虑场景问题，硬件配置，软件配置。需要对网络进行蒸馏，剪枝，轻量化，是模型大小适宜硬件配置，此外为了更好，更快速的推理，还需要将模型转成不同的模型格式，使其更加适配软件推理。目前使用较多推理加速工具英特尔的OpenVINO，Nvidia的TensorRT，都是目前主流的加速
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的，因此opencv的dnn模块做目标检测时，读取的是.cfg和.weight文件，那时候编写程序很顺畅，没有遇到bug。但是yolov5的官方代码(https://github.com/ultralytics/yolov5)
目录效果模型信息yolo_free_huge_widerface_192x320.onnxface-quality-assessment.onnx项目代码frmMain.csFreeYoloFaceFaceQualityAssessment.cs下载C#OpenCvSharpDNNFreeYOLO人脸检测&人脸图像质量评估效果模型信息yolo_free_huge_widerface_192x320.onnxInputs-------------------------name：inputtensor：Float[1,3,192,320]-----------------------------
目录效果模型信息项目代码下载C#OpenCvSharpDNNFreeYOLO密集行人检测效果模型信息Inputs-------------------------name：inputtensor：Float[1,3,192,320]---------------------------------------------------------------Outputs-------------------------name：outputtensor：Float[1,1260,6]--------------------------------------------------------
一、问题来源最近做人脸识别项目，想只用OpenCV自带的人脸检测和识别模块实现，使用OpenCV传统方法：Haar级联分类器人脸检测+LBPH算法人脸识别的教程已经有了，于是想着用OpenCV中的dnn模块来实现，dnn实现人脸检测也有（详细教程可见我的这篇博客https://blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/131474284），问题就是基于cnn的人脸识别咋用opencv的dnn模块实现？一番搜索，发现OpenCV的dnn模块在加载YuNet模型时会报错从官网下载的模型文件:#加载人脸检测模型faceDetector=cv2.Fac
前言： DNN是神经网络的里面基础核心模型之一.这里面结合DNN介绍一下如何解决深度学习里面过拟合,欠拟合问题目录： DNN训练常见问题 过拟合处理 欠拟合处理 keras项目一 DNN训练常见问题 我们在深度学习网络训练的时候经常会遇到下面两类问题： 1： 训练集上面很差：欠拟合 2：训练集上面很好,测试集上面很差：过拟合二 过拟合解决过拟合解决方案主要有以下三个处理思路1EarlyStopped2L1L2正规化3Dropout4：增加训练集上面的数据量 2.1 EarlyStopping 方案 这个数据集分为3部分：TrainingData,val
本文通过原理和示例对cv::dnn::NMSBoxes（）进行解读，帮助大家理解和使用。原理cv::dnn::NMSBoxes是OpenCV库中的一个函数，用于在目标检测中处理多个预测框。在目标检测中，模型可能会为同一个物体生成多个预测框，这时就需要通过非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）来抑制冗余的预测框。函数原型：voidcv::dnn::NMSBoxes(vectorcv::Rect>_boxes,vectorfloat>_scores,float_score_threshold,float_nms_threshold,vectorint>_indices
文章目录前言一、关于YuNet二、准备工作三、VI介绍四、项目实践4.1检测图片中的人脸4.2调用摄像头实现实时人脸检测五、项目源码六、环境说明总结🏡博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主🎄所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』🍻上期文章：LabVIEWAI视觉工具包OpenCVMat基本用法和属性📰如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话，还望大家多多支持呀！欢迎大家✌关注、👍点赞、✌收藏、👍订阅专栏前言人脸检测是计算机视觉领域的一个重要问题，它是很多应用（如人脸识别、人脸表情识别等）的必要步骤。YuNet是一种高效的人脸检测算法，本文将介绍
