11、计算机视觉中的深度学习模型：OpenCV DNN 与图像分类

计算机视觉中的深度学习模型：OpenCV DNN 与图像分类

1. OpenCV DNN 模块概述

OpenCV 的 DNN 模块持续发展和改进，为在计算机视觉应用中部署深度学习模型提供了强大而灵活的平台。下面详细介绍其特性、能力、局限性以及使用前的考虑因素。

1.1 能力

• 深度学习框架集成 ：支持 TensorFlow、Caffe、PyTorch 和 ONNX 等流行深度学习框架，可无缝集成并直接使用这些框架训练的模型。
• 预训练模型 ：拥有从图像分类到目标检测、人脸识别、姿态估计、语义分割等多种预训练模型，在大数据集上训练，特定任务表现出色。
• 自定义模型部署 ：开发者可从支持的框架导入自己训练的深度学习模型，在 OpenCV 中直接利用自定义架构和训练好的权重。
• 硬件加速 ：通过 OpenCL 和英特尔的 IE 支持硬件加速，在兼容硬件设备上实现更快的推理。
• 模型优化 ：提供模型量化等优化选项，减少模型大小，提高资源受限设备的推理速度。
• 多后端支持 ：提供 CPU 和 GPU（通过 OpenCL 和 CUDA）等不同后端进行优化推理，开发者可根据硬件可用性和性能要求选择合适的后端。

1.2 局限性

• 训练支持有限