C#+OpenCv深度学习开发(常用模型汇总)

发布于：2025-02-11 ⋅ 阅读:(59) ⋅ 点赞:(0)

在使用 OpenCvSharp 结合深度学习进行机器视觉开发时，有许多现成的模型可以使用。以下是一些常用的深度学习模型，适用于不同的机器视觉任务，包括物体检测、图像分类和分割等。

使用示例

在 OpenCvSharp 中加载和使用这些模型的基本示例：


using OpenCvSharp;  
using OpenCvSharp.Dnn;  

// 加载模型  
var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg", "yolov4.weights");  

// 读取图像  
var image = Cv2.ImRead("image.jpg");  

// 预处理图像  
var blob = CvDnn.BlobFromImage(image, 1 / 255.0, new Size(416, 416), new Scalar(0, 0, 0), true, false);  
net.SetInput(blob);  

// 进行推理  
var output = net.Forward();  

每个模型都附有详细说明和下载地址。

1. HED (Holistically-Nested Edge Detection)

2. MobileNet SSD

3. Faster R-CNN

4. U-Net

  • 功能：图像分割
  • 模型文件：
    • unet.prototxt：模型结构文件（需要自己定义）
    • unet.caffemodel：预训练权重文件（需要自己训练或找到预训练模型）
  • 下载地址：

5. OpenPose

6. DNN Module in OpenCV (Pre-trained Models)

  • 功能：多种任务（如物体检测、图像分类等）
  • 模型文件：
    • OpenCV DNN 模块支持多种预训练模型，如 MobileNet、ResNet、SqueezeNet 等。
  • 下载地址：

7. SegNet

8. DeepLabV3

9. SqueezeNet

10. Inception v3

11. ResNet50

12. OpenVINO Models

  • 功能：多种任务（如物体检测、图像分类等）
  • 模型文件：
    • OpenVINO 提供了多种预训练模型，支持多种任务。
  • 下载地址：

13. Face Detection (Caffe)

14. OpenCV DNN Pre-trained Models

  • 功能：多种任务（如物体检测、图像分类等）
  • 模型文件：
    • OpenCV DNN 模块支持多种预训练模型，如 YOLO、MobileNet、ResNet 等。
  • 下载地址：

15. DenseNet

  • 功能：图像分类
  • 模型文件：
    • densenet.prototxt：模型结构文件
    • densenet.caffemodel：预训练权重文件
  • 下载地址：

16. FCN (Fully Convolutional Networks)

17. Mask R-CNN

18. RetinaNet

  • 功能：物体检测
  • 模型文件：
    • retinanet50_coco.h5：预训练权重文件（Keras 格式）
  • 下载地址：

19. EfficientNet

20. OpenVINO Face Detection

21. YOLOv4-tiny

22. OpenPose Hand Model

23. DPT (Dense Prediction Transformer)

24. OpenVINO Object Detection

25. Style Transfer Models

  • 功能：风格迁移
  • 模型文件：
    • style_transfer.prototxt：模型结构文件
    • style_transfer.caffemodel：预训练权重文件
  • 下载地址：

26. PeleeNet

27. DenseNet121

28. OpenVINO Person Detection

29. OpenVINO Vehicle Detection

30. OpenVINO Action Recognition

31. OpenVINO Text Detection

32. OpenVINO Semantic Segmentation

33. OpenVINO Image Classification

34. OpenVINO Hand Detection

35. OpenVINO Age Gender Recognition

36. OpenVINO Emotion Recognition

37. OpenVINO Speech Recognition

38. OpenVINO Text Recognition

39. OpenVINO Object Tracking

40. OpenVINO Gesture Recognition

41. OpenVINO Face Recognition

42. OpenVINO Object Detection with YOLOv3

43. OpenVINO Super Resolution

44. OpenVINO Image Segmentation

45. OpenVINO Semantic Segmentation with DeepLab

46. OpenVINO Pose Estimation

47. OpenVINO Hand Gesture Recognition

48. OpenVINO Speech Emotion Recognition

49. OpenVINO Image Captioning

50. OpenVINO Video Action Recognition

总结

以上是一些适合机器视觉任务的现成深度学习模型及其下载地址。根据你的具体需求（如物体检测、图像分类或分割），可以选择合适的模型进行开发。

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