Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Classificatio imaginum simplicissima est ac maxime fundamentalis praedicamenti computatralium officiorum visorum in alta doctrina nititur. In rhoncus pluma extrahendi technologia adhibita est etiam fundamentum operum visualium ut scopum deprehendendi et scopum segmentationis.

Specia ad imaginem operis classificationis, processus specificus sic est:
1. Input RGB imago magnitudinis certae, canalis 1/3, latitudo et altitudo fere sunt aequales
2. Pluma multi-scala extractio per reticulum convolutionis neural ad generandum valores summus pluma dimensiva
3. Utere retiaculis plene connexis vel aliis structuram inserere notas summus dimensivas et output probabilitatis cuiusque scopum classificationis valorem (summa probabilitatum est 1)
4. Elige unum cum probabilitate summa pretii sicut imago genus effectus

opencv.dnn模块可以直接加载深度学习模型，并进行推理输出运行结果。下面是opencv.dnn模块加载googlenet caffe模型进行图片分类的代码。
import cv2
import numpy as np
from labels import LABEL_MAP # 1000 labels in imagenet dataset

if __name__=='__main__':

                    上一篇
                    下一篇