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DNN模型所需的三文件包括：bvlc_googlenet.caffemodel和bvlc_googlenet.protot...

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简介：
OpenCV 3.3深度神经网络 (DNN) 模块中，为了完成图像分类任务，使用了 GoogleNet 模型，并涉及了三个关键文件：bvlc_googlenet.caffemodel、bvlc_googlenet.prototxt 以及 synset_words。

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  • DNN模型所需的三个文件：bvlc_googlenet.caffemodel、bvlc_googlenet.protot...
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    这段内容介绍的是深度学习框架Caffe中GoogleNet模型的相关文件。包括描述网络结构的prototxt文本和经过训练后的模型参数，这两个文件是使用预训练模型进行图像分类等任务的基础。 在OpenCV3.3的深度神经网络(DNN)模块中使用GoogleNet模型进行图像分类所需包括三个文件：bvlc_googlenet.caffemodel、bvlc_googlenet.prototxt和synset_words。
     
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    这段简介可以介绍这两个模型的基础架构和用途。参考如下： Rembg与U2NET均为图像处理领域中用于背景去除的强大工具，其中前者基于深度学习技术简化操作流程，后者则通过复杂的神经网络结构实现高精度的前景分割，两者皆需特定基础模型支持运行。 献给跟我一样没有外网的程序员，在Linux系统下模型存放目录为`~/.u2net`（在Windows系统下的模型目录是用户文件夹中的`.u2net`，例如：`C:\Users\用户名\.u2net`），这里的“用户名”需要替换成你的实际用户名。仅供参考。 另外，安装rembg时建议使用pip进行安装而不是从GitHub下载自己打包的版本。最近刚从一个坑里爬出来的一点心得是，在安装时最好指定镜像源来加速安装过程，例如可以使用：`pip install rembg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/`
     
  • POI所需JAR包，包括dom4j-1.6.1.jar和xmlbeans-2.6.0.jar
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    本资源提供POI操作必备的两个关键jar包：dom4j-1.6.1.jar和xmlbeans-2.6.0.jar，用于支持Java环境下Excel等Office文档的高效处理。 解决HSSFWorkbook中的问题：java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.xmlbeans.XmlOptions以及java.lang.NoClassDefFoundError: org/dom4j/DocumentException。
     
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    FaceShifter是一种先进的面部编辑技术，它依赖于特定的深度学习模型来实现高质量的面部属性编辑和迁移功能。 G_latest.pth 文件放在 ./saved_models/ 文件夹中，model_ir_se50.pth 放在 ./face_modules/ 文件夹中。