gtkmm 包装 opencv dnn 做图像识别

zhujiang73

           在一张照片中用鼠标选取一个感兴趣的物体，程序可以识别出这个物体是什么。  



           例如这次的识别结果是：“Best class: #576 'gondola' Probability: 99.6219%”  

           这项技术最近很流行，参见：Caffe 深度学习框架上手教程  http://www.csdn.net/article/2015-01-22/2823663

           不过要想自己做深度学习的训练需要很强的计算机，入门级的系统也得是 i5 cpu 外加一块几千元的可以做 GPU 计算加速的显卡，训练过程一般也得几十个小时。
      
           好在 GoogleNet 公开了训练好的模型，而新版的 OpenCV 可以载入这个模型，普通 pc  就可以使用。当然需要安装 opencv 和 opencv_contrib ： https://github.com/Itseez/opencv_contrib

           参考教程： http://docs.opencv.org/master/d5/de7/tutorial_dnn_googlenet.html  并用 gtkmm 做个画框识图的界面，就是截图那样了。

           

fender0107401

我有一个I5的机器，专门做计算的，不过感觉不如去淘宝直接买个二手的8C8T的服务器（超线程貌似没啥用）。

I5就算火力全开，也只有4个核心。

fender0107401

如果用显卡做计算的话，那么CPU好像就不是那么太需要考虑了吧。

zhujiang73

fender0107401 发表于 2016-02-28 19:34
如果用显卡做计算的话，那么CPU好像就不是那么太需要考虑了吧。

      现在 i3 市价大概一千左右，i5 大概是一千五，GeForce GTX 980Ti 显卡大概是五千。

      愿意花五千买个显卡的用户，根本不在乎再多花五百配个好点的 CPU，不然在圈里你都不好意思跟别人打招呼。

fender0107401

回复 4# zhujiang73

我对CUDA和OpenCL也比较感兴趣，不过一直没弄。

现在很多显卡都是2G的显存，要是能大点就好了。   

zhujiang73

fender0107401 发表于 2016-02-29 13:33
回复 4# zhujiang73

我对CUDA和OpenCL也比较感兴趣，不过一直没弄。

      我用我那独显笔记本跑过几个超小型的 OpenCL 例子程序，没敢玩大的，太烧钱了。GPU 计算的特点是，机器贵还费电。

      不过现在有的云主机有 GPU 计算加速服务，如果需要可以租用。

     

fender0107401

zhujiang73 发表于 2016-02-29 13:47
我用我那独显笔记本跑过几个超小型的 OpenCL 例子程序，没敢玩大的，太烧钱了。GPU 计算的特点 ...

也是啊，那些强大的计算能力不是白来的，肯定得投入点钱。

而且电费高挺烦人的，还有就是电费高的话散热也比较麻烦。。。

lxyscls

苍老师需要训练多久？

流氓无产者

都是研究高大尚的主儿啊