DNN模型介绍

最新推荐文章于 2025-02-27 21:32:39 发布

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#dnn #人工智能 #神经网络

DNN模型是什么？

DNN的基本结构

DNN模型的特点

DNN模型是什么？

在OpenCV中，DNN模型是一个深度学习模块，它提供了推理功能，但不涉及模型的训练。它支持多种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Torch和Darknet。DNN模型只实现推理功能，代码量和编译运行开销远小于其他深度学习模型框架。该模型具有内建的CPU和GPU加速功能，无需依赖第三方库。DNN模块支持多种网络模型格式，用户无需额外的进行网络模型的转换就可以直接使用，涵盖了常用的目标分类、目标检测和图像分割的类别。

DNN的基本结构

从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。

层与层之间是全连接的，也就是说，第i层的任意一个神经元一定与第i+1层的任意一个神经元相连。虽然DNN看起来很复杂，但是从小的局部模型来说，还是和感知机一样，即一个线性关系z=∑wixi+bz=∑wixi+b加上一个激活函数σ(z)σ(z)。

DNN模型的特点

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