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深度学习模型部署:OpenCV的DNN模块学习_opencv dnn

opencv dnn
1.是什么? 

OpenCV的DNN模块可以用来加载和使用由各种深度学习框架训练的模型,例如TensorFlow, Caffe, Darknet, Torch/PyTorch等。

2.为什么用它?

使用OpenCV DNN模块,可以在不需要安装这些框架的情况下运行深度学习模型,对于部署在较低功耗或限制性环境中的应用程序特别有用。

3.怎么用?
基本步骤:
  • 加载模型:使用cv2.dnn.readNetFromXXX(),其中XXX可以是Caffe, TensorFlow, Torch, Darknet或者是onnx等,具体取决于模型格式。

  • 设置输入:准备好输入数据,通常需要进行一些预处理,比如缩放、中心化、归一化等。

  • 前向传播:执行模型的前向传播过程,获取输出。

  • 处理输出:根据需求对输出进行处理,执行后续的处理步骤

示例:
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  3. # 加载ONNX模型
  4. net = cv2.dnn.readNetFromONNX('model_path.onnx')
  5. # 设置模型输入,假设输入是224x224的RGB图像
  6. # 这里需要注意OpenCV通常使用BGR格式,根据需要进行转换
  7. image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
  8. blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1/255.0, size=(224, 224), mean=(0.485, 0.456, 0.406), swapRB=True, crop=False)
  9. net.setInput(blob)
  10. # 执行前向传播
  11. output = net.forward()
  12. # 处理输出
  13. # 这里的处理取决于模型的具体输出,可能需要进一步的解码或转换
  14. print(output)

4.和其他方案相比的优缺点?

  • 只要支持安装opencv就可以用
  • 有一定的cpu性能优化但不多

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