你好，这篇文章咱们讨论一下关于「什么是迁移学习」的事情...
迁移学习是机器学习中的一种方法，其基本思想是将已经学习到的知识迁移到新问题中，可以大大缩短新问题的学习时间，并提高学习效果。在现实生活中，有很多问题无法通过简单的机器学习算法得到解决，这时可以考虑利用迁移学习来解决这类问题。
1、迁移学习的定义
迁移学习是一种机器学习的技术，其本质是在已经学得的知识的基础之上，对新的知识进行学习的一种方法。换句话说，迁移学习就是将已经学得的某个任务的知识迁移到新的任务中，并利用这些知识来加速学习效果的方法。
2、迁移学习的基本思想
在迁移学习的过程中，我们并不是从零开始学习一个新任务，而是通过利用已经学习到的相关知识，来先对新的任务进行一定的预处理，以此来减少新任务的学习难度和过程。因为我们使用已经学习到的知识作为新任务的先验知识，所以可以大大加快新任务的学习速度，并且可以得到更好的学习效果。
3、迁移学习的应用
（1）在图像识别中的应用
在图像识别中，通常需要大量的数据来进行训练，但是对于一些小的数据集，可能无法达到较好的效果。而迁移学习则可以从已有的图像数据集中提取信息，再将这些信息应用到新的需要识别的图像中，从而能够使得识别效果更好，并且加速模型的训练过程。
（2）在语音识别中的应用
语音识别通常是利用许多人的语音来进行训练，但是这需要很大量的时间和资源。利用迁移学习的方法，我们可以从已经通过学习得到的语音识别模型中提取出一些特征，然后将这些特征应用到新的语音识别任务中，从而节省了时间和资源，提高了学习效果。
（3）在文本分类中的应用
在进行文本分类时，我们可以利用已经通过学习得到的词向量来提高分类效果。对于新的文本分类任务，我们可以直接利用这些词向量来提取特征并进行分类，这样可以减少文本分类的学习时间。
4、迁移学习的挑战
尽管迁移学习在许多领域中都有良好的应用效果，但是它仍然面临一些挑战。首先，迁移学习需要找到已有知识与新问题之间的相似性，才能够实现迁移学习的效果。但是在现实生活中，应用场景复杂多样，找到这种相似性是很难的。其次，迁移学习需要针对具体的任务进行定制化设计，这要求对各种不同的任务都有深入的理解和掌握。
5、结语
迁移学习是一种有很大潜力的机器学习方法，其可以利用已有的知识来加速新任务的学习效果。虽然迁移学习还面临一些挑战，但是我们有理由相信，迁移学习在未来的应用中，将起到越来越重要的作用。
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目录
1.dnn::readNetFromTensorflow()
环境配置
visual studio2019配置opencv（详细教程） - 知乎 (zhihu.com)
以下代码来自B站贾志刚老师，直接运行不通，做了小小小修改
头文件-quickopencv.h
#pragma once
#include
using namespace cv;
class QuickDemo {
public:
void face_detection_demo();
};
源文件-quickdemo.cpp
写完发现这一篇写的很好，概括我了(42条消息) opencv---关于DNN的若干学习笔记_夜雨_小学徒的博客-CSDN博客_opencv的dnn
1.dnn::readNetFromTensorflow ()
模型导入与加载的相关API支持以下深度学习框架：
- tensorflow - readNetFromTensorflow
- caffe - readNetFromCaffe
- pytorch - readNetFromTorch
- darknet - readNetFromDarknet
本次代码调用的tensorflow框架：
 <span>cv2::dnn::readNetFromTensorflow(pbmodel, pbtxt)</span>函数直接调用 TensorFlow 训练的目标检测模型.
2. dnn::blobFromImage()
摘自：(42条消息) cv2.dnn.blobFromImage()函数用法_田土豆的博客-CSDN博客_blobfromimage
函数：cv2::dnn::blobFromImage(image, scalefactor, size, mean, swapRB, crop, ddepth)
作用：
输入图像转换为模型的标准输入，对图像进行预处理，包括减均值，比例缩放，裁剪，交换通道等，返回一个4通道的blob(blob可以简单理解为一个N维的数组，用于神经网络的输入)
参数：
image:输入图像（1、3或者4通道）
可选参数
scalefactor:图像各通道数值的缩放比例
size:输出图像的空间尺寸,如size=(200,300)表示高h=300,宽w=200
mean:用于各通道减去的值，以降低光照的影响(e.g. image为bgr3通道的图像，mean=[104.0, 177.0, 123.0],表示b通道的值-104，g-177,r-123)
swapRB:交换RB通道，默认为False.(cv2.imread读取的是彩图是bgr通道)
crop:图像裁剪,默认为False.当值为True时，先按比例缩放，然后从中心裁剪成size尺寸
ddepth:输出的图像深度，可选CV_32F 或者 CV_8U.
3. Mat detectionMat
Mat detectionMat是输入图像后经过网络前向传播后的输出的结果矩阵，
如果对象检测网络是SSD/RCNN/Faster-RCNN，输出的是N*7模式，所以其解析方式如下
Mat detectionMat(out.size[2],out.size[3],CV_32F,out.ptr
#include "quickopencv.h"
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
void QuickDemo::face_detection_demo() {
dnn::Net net = dnn::readNetFromTensorflow("D:\\opencv\\opencv\\sources\\samples\\dnn\\face_detector\\opencv_face_detector_uint8.pb",
"D:\\opencv\\opencv\\sources\\samples\\dnn\\face_detector\\opencv_face_detector.pbtxt");
VideoCapture capture("C:/Users/zhaoliuliu/Pictures/Camera Roll/test1.mp4");
Mat frame;
while (true) {
capture.read(frame);
if (frame.empty()) {
break;
}
Mat blob = dnn::blobFromImage(frame, 1.0, Size(300, 300), Scalar(104, 177, 123), false, false);
net.setInput(blob);// NCHW
Mat probs = net.forward(); //
Mat detectionMat(probs.size[2], probs.size[3], CV_32F, probs.ptr());
// 解析结果
for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) {
float confidence = detectionMat.at(i, 2);
if (confidence > 0.5) {
int x1 = static_cast(detectionMat.at(i, 3) * frame.cols);//后面四列表示box的四个坐标位置
int y1 = static_cast(detectionMat.at(i, 4) * frame.rows);//坐标值是浮点数的比率,需要转换成像素坐标
int x2 = static_cast(detectionMat.at(i, 5) * frame.cols);
int y2 = static_cast(detectionMat.at(i, 6) * frame.rows);
Rect box(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1);
rectangle(frame, box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
}
}
imshow("人脸检测演示", frame);
int c = waitKey(1);
if (c == 27) { // 退出
break;
}
}
}
源文件-test.cpp
#include
#include "quickopencv.h"
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
QuickDemo qd;
qd.face_detection_demo();
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
结果
运行输出结果 
Original: https://blog.csdn.net/grjhgrh/article/details/127009120
Author: zzzllllllll
Title: opencv dnn（C++） 实时人脸检测