OpenCV（开源计算机视觉库）中的DNN（Deep Neural Network）模块是用于处理深度学习模型的强大工具，它支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种框架训练的模型。本压缩包文件"OpenCV_dnn_module"可能包含了使用OpenCV的DNN模块在C++和Python两种编程语言中部署各种网络模型的相关资源。 一、OpenCV DNN模块概述 OpenCV DNN模块允许开发者在CPU和GPU上执行预先训练好的深度学习模型，提供了灵活的接口来加载和运行不同框架的模型。这使得开发者无需深入理解每个框架的细节，就能在OpenCV中利用深度学习功能。 二、网络模型 标题中的“各种网络模型”可能包括但不限于以下常见的深度学习模型： 1. AlexNet：2012年ImageNet竞赛的获胜者，开启了深度学习在计算机视觉领域的广泛应用。 2. VGGNet：由VGG团队提出的深而薄的网络，以其多层卷积结构著名。 3. GoogleNet (Inception)：通过Inception模块减少计算量，提高效率。 4. ResNet：通过残差连接解决了深度神经网络的梯度消失问题。 5. DenseNet：引入了密集连接的概念，提高了特征的重用。 6. YOLO (You Only Look Once)：实时目标检测系统，速度快且性能优异。 7. SSD (Single Shot MultiBox Detector)：另一种高效的目标检测方法，结合了分类和定位任务。 三、OpenCV DNN模块使用 1. 加载模型：使用`cv::dnn::readNetFromXXX()`函数加载模型，XXX可以是TF、Caffe或ONNX等。 2. 模型预处理：调整输入图像大小、归一化、填充等，以满足模型的输入要求。 3. 执行前向传播：调用`net.forward()`执行模型预测。 4. 后处理：根据模型输出进行目标检测、图像分类或其他任务的后处理。 四、C++和Python API OpenCV提供了C++和Python两种API供开发者选择。C++ API通常用于性能敏感的应用，Python API则更易于理解和使用。两者在基本操作上类似，如加载模型、设置输入和获取输出等。 五、示例代码 在C++中，加载预训练的ResNet-50模型进行图像分类可能如下： ```cpp #include dnn.hpp> #include #include using namespace cv; using namespace cv::dnn; int main() { // 加载模型 Net net = readNetFromCaffe("path_to_prototxt", "path_to_model"); // 读取图像并预处理 Mat img = imread("path_to_image"); resize(img, img, Size(224, 224)); img.convertTo(img, CV_32F, 1.0 / 255); // 设置网络输入 Mat inputBlob = blobFromImage(img); net.setInput(inputBlob, "data"); // 前向传播 Mat output = net.forward(); // 获取类别预测 float* outputData = output.ptr(0); int maxClassId = max_element(outputData, outputData + output.cols)[0]; return 0; } ``` Python版本的代码大致相同，只需替换相应的函数调用。 六、应用范围 OpenCV DNN模块广泛应用于图像识别、物体检测、人脸识别、图像分割等领域，通过结合其他OpenCV功能，可以实现复杂且高效的计算机视觉解决方案。 "OpenCV_dnn_module"可能包含了OpenCV DNN模块在C++和Python中使用各种深度学习模型的实例、代码或教程，帮助开发者快速上手并利用这些模型进行实际应用。通过深入理解和实践，可以进一步提升计算机视觉项目的性能和效率。

结合自适应滤波和复数值深后滤波进行回声消除 在此存储库中，您可以从我们的ICASSP论文中找到示例性结果，该论文结合了自适应滤波和复数值深后滤波以进行声学回声消除。 另外，您可以在source_code文件夹中访问我们对建议的复数值postfilter的实现。 音频示例 在这里，您会发现使用ICASSP 2021 AEC挑战赛的一部分提供的综合测试数据集制作的五个不同示例： 指示 您可以通过单击相应的下载按钮或单击鼠标左键，然后将链接另存为来下载单个音频示例。 例子1 未处理的麦克风信号 线性自适应滤波器后的残留信号 实值后置滤波器 复数值后置滤波器 例子2 未处理的麦克风信号 线性自适应滤波器后的残留信号 实值后置滤波器 复数值后置滤波器 例子3 未处理的麦克风信号 线性自适应滤波器后的残留信号 实值后置滤波器 复数值后置滤波器 例子4 未处理的麦克风信号 线性自适应滤波

C# OpenCvSharp DNN 部署yolov4目标检测 源码 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_46771779/article/details/136052644

标题中的“Alinx-DNN.zip”表明这是一个与Alinx（可能是Alinx公司或者特定的硬件平台）相关的深度学习网络(DNN)压缩包。这个压缩包很可能是为了支持FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）上的DNN应用，因为标签中提到了"FPGA"。FPGA在AI领域被广泛用于加速计算，特别是对于深度学习模型的推理阶段，由于其可定制性和高并行性，能够提供比传统CPU更快的运算速度。 描述中提到的“《第一章 AXU3EBG开发板系统安装》”暗示AXU3EBG是一款开发板，可能由Alinx公司生产。这个开发板很可能专门设计用于FPGA上的DNN应用。开发板的系统安装教程通常会涵盖如何设置开发环境，配置硬件接口，以及安装必要的软件工具和驱动程序，以便用户可以开始进行DNN模型的部署和调试。 压缩包内的“tf_yolov3_vehicle_deploy”文件名揭示了它包含了基于TensorFlow实现的YOLOv3（You Only Look Once的第三个版本）目标检测模型的车辆检测部署代码。YOLOv3是一种实时的目标检测算法，它在处理图像识别和物体检测任务时表现出色，尤其是对于车辆检测这样的应用非常适用。在FPGA上部署YOLOv3，可以实现高效的边缘计算，将智能分析功能集成到硬件中，降低延迟，提高响应速度。 在FPGA上部署DNN模型通常涉及以下步骤： 1. **模型优化**：将预训练的YOLOv3模型转换为适合FPGA的格式，可能需要使用如Xilinx的Vivado HLS（High-Level Synthesis）或Intel的OpenVINO等工具进行模型量化和优化，减少计算复杂度和内存需求。 2. **硬件设计**：利用FPGA的并行性设计硬件逻辑，实现模型的计算部分。 3. **编译和映射**：使用FPGA开发工具，如Vivado，将硬件描述语言（如VHDL或Verilog）编译并映射到具体的FPGA芯片上。 4. **软件接口**：开发必要的软件接口，使得应用程序可以通过PCIe等接口与FPGA上的硬件进行通信，发送输入数据并接收处理结果。 5. **系统集成**：将FPGA模块整合到AXU3EBG开发板的整个系统中，包括操作系统配置、驱动程序编写等。 通过这个压缩包，用户可以学习如何在AXU3EBG开发板上完成YOLOv3车辆检测模型的FPGA部署，从而实现在边缘设备上的实时车辆检测功能，这在智能交通、自动驾驶等领域有着广泛应用。

历经3星期，总算编译成功 包括debug 、release两个版本对应的所有lib、dll、.h文件 在windows系统vs上成功调用dnn cuda模块运行yolo进行分割定位。

车道分割YOLOV8-SEG，训练得到PT模型，然后转换成ONNX，OPENCV的DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发

1、比较了传统信道估计算法LS、MMSE的OFDM信道估计的性能。 2、MATLAB搭建了FC-DNN信道估计框架，参见《Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems》。 3、所有程序均带有注释，便于理解。 4、两个文件夹，采用不同阶的调制方式，4阶和8阶。QPSK。 5、程序完全用Matlab实现。

全连接神经网络(DNN)分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

使用DNN进行语音分离的卷积NMF联合优化激活系数

手势识别YOLOV8 NANO，训练得到模型，转换成ONNX ，OPENCV DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发