計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件:OpenCV有多酷?
在過去的幾年里,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展最快的領(lǐng)域之一,它已經(jīng)取得了顯著的成果,特別是在計算機(jī)視覺領(lǐng)域中。
例如,自動駕駛汽車,使計算機(jī)用接近人類的能力來識別物體。工程界對OpenCV的評價非常高,因為它包含了最先進(jìn)的計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
當(dāng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)部署到機(jī)器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中時,你將運(yùn)行預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。世界級的計算機(jī)視覺軟件和運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型的能力,都是在廉價的硬件上實現(xiàn)的。
OpenCV是一個開源的計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫,它可能是目前最流行的計算機(jī)視覺軟件,該庫有超過2500個優(yōu)化算法,其中包括經(jīng)典和最先進(jìn)的計算機(jī)視覺及機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這些算法可以用來檢測和識別人臉,識別物體,對視頻中的人類行為進(jìn)行分類,跟蹤攝像機(jī)運(yùn)動和移動物體等。
OpenCV是用C++編寫的,你也可以為OpenCV使用Python包裝器。OpenCV還具有與Java和MATLAB的接口,并且受Windows、Linux、Android和macos的支持。
OpenCV神奇的深度學(xué)習(xí)
OpenCV的深度學(xué)習(xí)模塊被稱為DNN,現(xiàn)在DNN模型并不是一個成熟的深度學(xué)習(xí)框架。
DNN沒有反向傳播,所以我們無法使用它訓(xùn)練任何深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。我們可以獲取一個輸入數(shù)據(jù),通過之前訓(xùn)練過的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后進(jìn)行前向計算得到輸出結(jié)果。
這就是所謂的推理。在深度學(xué)習(xí)術(shù)語中,這意味著只有前向傳播。
只有前向傳播也有好處,這會使得代碼更簡單,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的安裝和組裝速度更快,在CPU上也足夠快。DNN模塊的OpenCV支持Caffe、TensorFlow、Torch、Darknet和ONNX格式的模型。由于OpenCV的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)不依賴于一個框架,因此沒有框架的限制。
另一個優(yōu)點(diǎn)是,由于這是模型的內(nèi)部表示,因此OpenCV開發(fā)人員可以有辦法來優(yōu)化和加速代碼。隨著OpenCV實現(xiàn)了自己的深度學(xué)習(xí)實現(xiàn),這將外部依賴性降低到最低。一個簡單的推理機(jī)將簡單地通過網(wǎng)絡(luò)傳遞輸入數(shù)據(jù)來得到輸出結(jié)果。

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