OpenCV深度学习模型简介 💡

OpenCV 提供了多种深度学习模型，适用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。以下是常见模型类型及使用指南：

1. YOLO 系列模型 🚀

• 用途：实时目标检测
• 特点：高效、速度快，适合视频流处理
• 推荐模型：YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5
• 示例代码：

  import cv2
  net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
  

2. ResNet 系列模型 🧠

• 用途：图像分类与特征提取
• 特点：深度残差网络，解决梯度消失问题
• 推荐模型：ResNet-50, ResNet-101
• 训练指南：
  • 如何训练自定义ResNet模型

3. CaffeNet 模型 ☁️

• 用途：经典卷积神经网络架构
• 特点：适合迁移学习，支持预训练权重
• 模型结构图：

4. 模型选择建议 📊

如需进一步了解模型调优技巧，可访问 深度学习模型优化指南。