class "cv::dnn::experimental_dnn_v4::Net" 没有成员 "getUnconnectedOutLayersNames"
时间: 2024-01-10 09:05:13 浏览: 27
您好!关于您提到的问题,根据OpenCV的文档,`cv::dnn::experimental_dnn_v4::Net` 类确实没有成员函数 `getUnconnectedOutLayersNames`。这个函数是在较早的版本中引入的,可能在新版本中被更改或删除了。
如果您需要获取未连接输出层的名称,可以尝试使用其他方法,例如使用 `getLayerNames` 函数获取所有层的名称,然后通过分析网络结构来确定未连接输出层的名称。
另外,请确保您正在使用最新版本的OpenCV,并查阅相关文档以获得更详细的信息。希望能对您有所帮助!如果您有其他问题,请随时提问。
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cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA
cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA 是 OpenCV 中的一个类,用于指定使用 CUDA 运行神经网络模型的目标。CUDA 是一种由 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型,可以利用 GPU 的并行处理能力来加速深度学习模型的推理过程。
通过将 DNN_TARGET_CUDA 设置为 cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA 或 cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA_FP16,可以告诉 OpenCV 使用 CUDA 加速神经网络的推理。这需要在编译 OpenCV 时启用 CUDA 支持。
需要注意的是,要使用 DNN_TARGET_CUDA,你的系统必须具备 NVIDIA GPU 和相应的 CUDA 驱动。此外,还需要安装 CUDA 工具包和 cuDNN(CUDA 的深度神经网络库)来支持 CUDA 加速。
cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA
cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA 是 OpenCV 中的一个类,用于指定使用 CUDA 运行神经网络模型的后端。CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型,可以利用 GPU 的并行处理能力来加速深度学习模型的推理过程。
通过将 DNN_BACKEND_CUDA 设置为 cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA 或 cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA_FP16,可以告诉 OpenCV 使用 CUDA 后端来加速神经网络的推理。这需要在编译 OpenCV 时启用 CUDA 支持。
需要注意的是,要使用 DNN_BACKEND_CUDA,你的系统必须具备 NVIDIA GPU 和相应的 CUDA 驱动。此外,还需要安装 CUDA 工具包和 cuDNN(CUDA 的深度神经网络库)来支持 CUDA 加速。