OpenCV自定義深度學(xué)習(xí)層支持

• 自定義深度學(xué)習(xí)層支持
• • 介紹
  • 在C ++中定義自定義圖層
  • 示例：來自Caffe的自定義圖層
  • 示例：來自TensorFlow的自定義層
  • 在Python中定義自定義圖層

自定義深度學(xué)習(xí)層支持

介紹

深度學(xué)習(xí)是一個(gè)快速增長的領(lǐng)域。建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新方法通常會(huì)引入新類型的層。它們可以是對(duì)現(xiàn)有方法的修改，也可以是實(shí)施出色的研究思想的方法。

OpenCV提供了從不同的深度學(xué)習(xí)框架導(dǎo)入和運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)的機(jī)會(huì)。有許多最受歡迎的圖層。但是，您可能會(huì)遇到一個(gè)問題，即由于未實(shí)現(xiàn)的圖層，無法使用OpenCV導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)。

第一個(gè)解決方案是在https://github.com/opencv/opencv/issues上創(chuàng)建功能請(qǐng)求，其中提及詳細(xì)信息，例如模型來源和新層的類型。如果OpenCV社區(qū)共享此需求，則可以實(shí)施新的層。

第二種方法是定義自定義層，以便OpenCV的深度學(xué)習(xí)引擎將知道如何使用它。本教程專用于向您展示深度學(xué)習(xí)模型導(dǎo)入自定義的過程。

在C ++中定義自定義圖層

深度學(xué)習(xí)層是網(wǎng)絡(luò)管道的構(gòu)建塊。它具有到輸入Blob的連接，并產(chǎn)生到輸出Blob的結(jié)果。有訓(xùn)練有素的權(quán)重和超參數(shù)。圖層的名稱，類型，權(quán)重和超

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV自定义深度学习层支持的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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