深度学习是计算机视觉领域的一个重要分支，OpenCV 也提供了丰富的深度学习功能。以下是一些关于 OpenCV 深度学习的教程和资源。
教程列表
深度学习基础
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算方法。在 OpenCV 中，我们可以使用深度学习模型来进行图像识别、目标检测等任务。
深度学习模型
OpenCV 支持多种深度学习模型，包括：
- Caffe：一个流行的深度学习框架，OpenCV 也提供了对 Caffe 模型的支持。
- TensorFlow：Google 开发的一个开源深度学习平台，OpenCV 也提供了对 TensorFlow 模型的支持。
深度学习资源
以下是一些关于深度学习的资源，可以帮助您更好地理解深度学习：
神经网络与卷积神经网络
神经网络是深度学习的基础，而卷积神经网络（CNN）是图像识别领域最常用的神经网络。
神经网络
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都可以接收输入并产生输出。神经网络通过学习输入数据与输出数据之间的关系来进行预测。
卷积神经网络
卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它通过卷积操作提取图像的特征。在 OpenCV 中，我们可以使用深度学习模型来进行图像识别、目标检测等任务。
图片展示
以下是一些深度学习相关的图片：