中国团队助力 OpenCV 4.3.0 发布,深度学习模块 DNN 在 ARM 上性能显著提升

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技术编辑:北京卡尔博客发来的:卡尔博客
OpenCV 4.3.0正式发行!此版本的主要优点是,OpenCV的深入研究模块DNN在ARM中显着提高了性能。OpenCV中国队与OPEN AI LAB合作完成了此任务。
OpenCV中国团队于2019年9月在深圳人工智能机器人研究所的支持下成立,是一个致力于开发、维护和宣传OpenCV的非盈利性团队。
下图显示了ARM的速度提高情况,您可以看到速度最快可能会翻倍!如果您是在ARM中开发产品的工程师,则可以降低产品的硬件成本。你的上司一定很高兴。
此速度由Tengine(OPEN AI LAB的CNN引擎)实现。OpenCV可以无缝调用Tengine。Tengine是开放式AI lab(开放式智能)专有知识产权的企业级AIoT智能开发平台,它针对嵌入式终端平台和终端AI应用方案功能进行了模块化设计,使用高效、简洁、高性能的前端推断计算框架,适合终端人工智能。Tengine今年主要推进的分公司是企业级AIoT智能开发平台,这是一种独特的知识产权。Tengine是在ARM CPU上运行深入学习的最佳选择。
OpenCV中国队还有另一个新的贡献。Hough one检测的算法被重写,OpenCV中国队技术负责人Vadim Pisarevsky亲自集结,大大提升!具体效果可以从下面右边的图片看出。
OpenCV 4.3.0提供了哪些新功能和增强功能?
DNN改进了许多网络层,如ONNS上的lstm、broadcasting、algebra over constants和slice with multiple inputs。DarkNet的grouved convolution s、sigmoid、swish、scale _ channelsMobileNet-SSD v3
更多OpenVINO后端属性:自定义层可以通过nGraph添加
优化CUDA后端并杀死一些错误
可以使用最新版本的IPP-CV 2020.0.0Gold进行CPU优化
已使用SIMD命令优化integral、resize和RLOF实现
更多演示和示例
Opencv_contrib:添加了alpha遮罩算法
calib 3d:findchessboardcorners sb算法改进
Core:getNumberOfCPUs()函数增强功能
Imgcodecs: OpenJPEG库支持
Highgui(Qt):添加到剪贴板的复制功能
有关详细信息,请参阅changelog
下载源代码
https://github.com/opencv/opencv/archive/4 . 3 . 0 . zip
下载Windows预编译版本
https://SourceForge . net/projects/opencvlibrary/files/4 . 3 . 0/open cv-4 . 3 . 0-vc14 _ VC 15 . exe/downlownlows
文件页面
https://docs.opencv.org/4.3.0/
GitHub分支
https://github.com/opencv/opencv/tree/4 . 3 . 0
变更记录档
https://github.com/opencv/open cv/wiki/changelog
原文链接:中国队帮助发表OpenCV 4.3.0

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