Net::forward() 함수는 Net::setInput() 함수로 설정한 입력 블롭을 이용하여 네트워크를 실행하고, outputName에 해당하는 레이어에서의 결과를 Mat 객체로 반환합니다. 만약 outputName을 지정하지 않으면 전체 네트워크 실행 결과를 반환합니다. Net::forward() 함수가 반환하는 Mat 객체의 형태는 사용하는 네트워크 구조에 따라 다르게 나타납니다. 그러므로 Net::forward() 함수가 반환한 Mat 행렬을 제대로 이용하려면 네트워크 구조와 동작 방식에 대해 충분히 이해하고 있어야 합니다.

지금까지 dnn 모듈에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 불러와서 네트워크를 생성하고, 새로운 데이터를 이용하여 추론하는 방법에 대해 설명했습니다. OpenCV dnn 모듈은 이 책에서 소개한 내용보다 더 많은 함수와 클래스를 제공하지만, 여기서는 사용성이 높은 기능만 축약하여 정리하였습니다. dnn 모듈이 제공하는 기능은 지금도 지속적으로 업데이트되고 있으며, 보다 자세한 사항은 OpenCV 문서 사이트를 참고하기 바랍니다.