在過去的幾年里，深度學習已經成為人工智能領域發展最快的領域之一，它已經取得了顯著的成果，特別是在計算機視覺領域中。

例如，自動駕駛汽車，使計算機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的計算機視覺和機器學習算法。

當深度學習技術部署到機器和物聯網設備中時，你將運行預先訓練的深度學習模型。世界級的計算機視覺軟件和運行深度學習模型的能力，都是在廉價的硬件上實現的。

OpenCV是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫，它可能是目前最流行的計算機視覺軟件，該庫有超過2500個優化算法，其中包括經典和最先進的計算機視覺及機器學習算法，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行分類，跟蹤攝像機運動和移動物體等。

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神奇的深度學習

OpenCV的深度學習模塊被稱為DNN，現在DNN模型并不是一個成熟的深度學習框架。

DNN沒有反向傳播，所以我們無法使用它訓練任何深度學習網絡。我們可以獲取一個輸入數據，通過之前訓練過的深度神經網絡模型，然后進行前向計算得到輸出結果。

這就是所謂的推理。在深度學習術語中，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，深度學習網絡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的深度神經網絡實現不依賴于一個框架，因此沒有框架的限制。

另一個優點是，由于這是模型的內部表示，因此OpenCV開發人員可以有辦法來優化和加速代碼。隨著OpenCV實現了自己的深度學習實現，這將外部依賴性降低到最低。一個簡單的推理機將簡單地通過網絡傳遞輸入數據來得到輸出結果。

然而，有許多優化可以執行，使推理速度更快。例如，一個高效的推理機可以刪除神經網絡中未激活的部分，或者將多個層合并到一個單獨的計算步驟中。如果硬件支持16位浮點運算，其速度通常是32位版本的兩倍，則推理機可以利用這一點來加快處理速度，而幾乎不會損失精度。

現在在物聯網和邊緣設備的世界里，世界上大多數推理都是在CPU上完成的。你不會在你的監控攝像頭里放一個幾百美元的GPU，這就是OpensCV的深度學習模塊非常適合的原因。你只需運行一個自主選擇的深度學習模型作為推理機。

英特爾為此投入了大量資金，并發布了OpenVINO工具包。OpenVINO或openvisualinferencing and Neural network Optimization，簡稱OpenVINO，旨在加速神經網絡在圖像分類和目標檢測等任務中的速度。

那么背后發生了什么呢？

加載模型后，它們將轉換為OpenCV中的內部表示形式，這與Caffe非常相似。

如果我們轉到OpenCV網站，我們可以看到它支持幾個基本的神經網絡層。它還包含了池化層、激活函數，比如Tanh、ReLU、Sigmoid和Softmax，還有Reshape， Flatten， Slice， 和Split等函數。

在opencv的Deep Learning wiki中，你可以看到對經典神經網絡架構的支持，比如AlexNet、GoogleNet、VGG和ResNet等。DNN模塊具有可用的圖像分類、目標檢測和語義分割等模型。

現在，如果每個模型都被翻譯成一個內部表示，我們如何確保在翻譯過程中沒有丟失一些東西呢？OpenCV已經發布了一些測試結果，表明在準確性上，使用DNN模塊的ResNet 50和原始的ResNet 50之間沒有任何區別，這意味著無論使用OpenCV的DNN模塊還是原始的體系結構，都將得到相同的結果。
責任編輯：tzh