emgucv4学习21---emgucv+ssd目标检测+vs2019

之前也写过yolov3、yolov4部署在C#上,具体的可以参考下面的博客。可能很多人感觉为啥要用emgucv进行部署呢,我也可以用Opencv、openvino部署,这些也是可以的,甚至可以导出dll给C#调用,总之部署有很多方法。在C#上部署可以直接更改,有时候dll也会报一些不知名的错误。

在C#上使用视觉库可以直接写算法,当然也是种学习吧。

emgucv4学习19---emgucv+yolov3目标检测+vs2019_zhangdaoliang1的博客-CSDN博客前面学习了很多图像处理得基本知识,比如图像类型得转换、角点检测、轮廓分析等诸多操作,其实后面还有很多东西还没讲到,比如特征匹配、OCR识别等等,后面会一一得进行介绍,现在给大家介绍一下基于emgucv得深度学习检测与部署,对于C++得大家想必也很熟悉了。目前部署推理得框架较多,如opencv、tensorrt、openvino、onnxruntime、darknet,paddlepaddle、libtorch 用到的最多的应该是trt和openvino,接下来进行一一部署。目录1、yolov3.

版权声明:本文为CSDN博主「Mr曲末寒」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/121227579

Mr曲末寒

我还没有学会写个人说明!

暂无评论

发表评论

相关推荐

CVPR2021: Sparse R-CNN新的目标检测模型

今天我们将讨论由四个机构的研究人员提出的一种方法,其中一个是字节跳动人工智能实验室。他们为我们提供了一种新的方法,称为稀疏R-CNN(不要与 Sparse R-CNN 混淆,后者在 3D 计算机视觉任务

实战深度学习目标检测:RCNN (1)

深度学习目标检测:RCNN 什么是目标检测?目标检测主要是明确从图中看到了什么物体?他们在什么位置。传统的目标检测方法一般分为三个阶段:首先在给定的图像上选择一些候选的区域&#xff0c