内容简介:OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。4.1.2 版本内容如下: DNN module: Intel® Inference Engine backend (OpenVINO™): ...
OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。4.1.2 版本内容如下:
DNN module:
- Intel® Inference Engine backend (OpenVINO™):
- 支持 2019R3
- 支持现代 IE Core API
- 自定义层管理的新方法。现在,所有的 OpenCV 层回退都被实现为 IE 自定义层,这有助于提高效率,因为减少了图的分区
- 高级 API,它引入了 dnn::Model 类和一组特定于任务的类,如 dnn::ClassificationModel,dnn::DetectionModel,dnn::SegmentationModel。它支持深度学习网络的自动前、后处理。
性能改进和平台支持:
- MIPS 平台的 MSA SIMD 实现
- OpenCV.js 优化(线程化和 SIMD 作为 GSOC 项目的一部分)
- 修复 Cascade Lake CPU 的检测
发布说明:
https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
推荐系统与深度学习
黄昕、赵伟、王本友、吕慧伟、杨敏 / 清华大学出版社 / 2019-1-1 / 65.00元
本书的内容设置由浅入深,从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者,还是有一定经验的从业人员,相信都能从本书的不同章节中有所收获。 区别于其他推荐算法书籍,本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术,包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用,并给出了相关的实践代码;除了在算法层面讲解推荐系统的实现,还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建.一起来看看 《推荐系统与深度学习》 这本书的介绍吧!