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7 GOTURN模型实现视频对象跟踪 GOTURN(Generic Object Tracking UsingRegression Networks)介绍 下载模型与使用7.1 GOTURN算法介绍7.2使用模型实现对象跟踪 编码处理- 加载Caffem模型- 使用模型预测模型下载地址实例7：GOTURN模型实现视频对象跟踪#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/dnn.hpp>.

6 CNN模型预测性别与年龄 age_net.caffemodel deploy_age.prototxt gender_net.caffemodel deploy_gender.prototxt6.1 级联分类器人脸检测 HAAR数据 人脸检测6.2 使用模型 编码处理- 加载Caffem模型- 使用模型预测实例6：CNN模型预测性别与年龄#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2

5 FCN模型图像分割5.1 FCN模型模型与数据介绍FCN模型支持20个分割标签 使用模型实现图像分割5.2 模型文件 二进制模型- fcn8s-heavy-pascal.caffemodel 官网下载 网络描述- fcn8s-heavy-pascal.prototxt 分割信息- pascal-classes.txt- 20个分类5.3 使用模型实现图像分割 编码处理- 加载Caffem模型- 使用模型预测实例5：FCN模型实现图像分割..

4 SSD-MobileNet模型实时对象检测4.1 MobileNet模型与数据介绍 SSD-MobileNet模型- https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#models SSD模型的分类子集 支持20个分类标签 实时检测4.2 模型文件 二进制模型- MobileNetSSD_deploy.caffemodel 网络描述- MobileNetSSD_deploy.prototxt 分类信息- 20个分类.

3 使用SSD模型实现对象检测 SSD模型与数据介绍 使用模型实现对象检测3.1 SSD模型与数据介绍 SSD模型- https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#models Fast –R-CNN模型基础上延伸 基于PASCAL VOC数据集实现200个分类对象检测3.2 模型文件 二进制模型- VGG_ILSVRC2016_SSD_300x300_iter_440000.caffemodel 网络描述-

2 使用GoogleNet模型数据的图像分类 Googlenet模型与数据介绍 Caffe - 模型下载 bvlc_googlenet CNN模型 基于100万张图像实现1000个分类2.1 使用模型实现图像分类 编码处理- 加载Caffem模型- 使用模型预测实例2：GoogleNet-Caffe模型实现图像分类​#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/dnn.hpp>#

本例程用到的opencv3.3安装文件、源码和图片素材：1 概述 - DNN模块介绍1.1 环境配置 下载与配置OpenCV3.3 OpenCV3.3下载 包括头文件：D:\opencv-3.3\opencv\build\includeD:\opencv-3.3\opencv\build\include\opencvD:\opencv-3.3\opencv\build\include\opencv2 库文件D:\opencv-3.3\opencv\build\x64\v.

1 概述 - DNN模块介绍1.1 环境配置 下载与配置OpenCV3.3 OpenCV3.3下载 包括头文件：D:\opencv-3.3\opencv\build\includeD:\opencv-3.3\opencv\build\include\opencvD:\opencv-3.3\opencv\build\include\opencv2 库文件D:\opencv-3.3\opencv\build\x64\vc14\lib 链接器opencv_world330d.