在本系列文章中深入探讨了OpenCV DNN模块及其在深度学习领域的两个核心应用：图像分类和目标检测。OpenCV DNN模块作为一个强大的计算机视觉工具，不仅提供了对深度学习模型的高效访问，而且支持从不同的框架加载预训练模型，使其成为学习和实现计算机视觉应用的理想选择。
介绍了图像分类的概念，并展示了如何使用基于Caffe框架训练的DenseNet121模型进行分类。此模型在ImageNet数据集上预训练，涵盖了1000个类别，为各种图像分类任务提供了强大的基础。通过清晰的步骤，我们说明了如何加载类名、预训练模型，以及如何对图像进行预处理和推理。转向目标检测，解释了该过程中的关键步骤和考虑因素。使用了基于TensorFlow训练的MobileNet SSD模型，这种模型因其在速度和计算效率上的优势而广受欢迎。我们讨论了如何使用在MS COCO数据集上训练的模型来检测图像中的各种对象，包括人、汽车和日常物品。