使用C++调用Faster R-CNN PB模型

本文介绍了如何使用C++结合OpenCV和TensorFlow C++ API调用Faster R-CNN的预训练模型进行目标检测。首先确保安装好相关工具和库,然后加载PB模型文件,指定输入输出节点,运行模型并解析输出结果,最终完成目标检测任务。示例代码展示了具体实现过程。

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Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法,它通过结合区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)和目标分类网络来实现准确和高效的目标检测。在本文中,我们将探讨如何使用C++调用Faster R-CNN的预训练模型(PB模型)来进行目标检测。

首先,我们需要准备一些必要的工具和库。我们将使用OpenCV来处理图像,以及TensorFlow C++ API来加载和运行PB模型。确保已经正确安装了这些工具和库,并且已经下载了Faster R-CNN的PB模型文件。

接下来,我们将展示一个完整的C++示例代码,演示如何调用Faster R-CNN PB模型进行目标检测。

#include <iostream>
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