在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。

例如，自动驾驶汽车，使计算机用接近人类的能力来识别物体。OpenCV的评价非常高，因为它包含了最先进的计算机视觉和机器学习算法。

当深度学习技术部署到机器和物联网设备中时，你将运行预先训练的深度学习模型。世界级的计算机视觉软件和运行深度学习模型的能力，都是在廉价的硬件上实现的。

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它可能是目前最流行的计算机视觉软件。该库有超过2500个优化算法，其中包括经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可以用来检测和识别人脸，识别物体，对视频中的人类行为进行分类，跟踪摄像机运动和移动物体等。

OpenCV是用C++编写的。你还可以为OpenCV使用Python包装器。OpenCV还具有与Java和MATLAB的接口，并且受Windows、Linux、Android和macos的支持。

OpenCV神奇的深度学习

OpenCV的深度学习模块被称为DNN。重要的是要理解DNN模型并不是一个成熟的深度学习框架。

我们无法训练任何深度学习网络。没有反向传播，所以没有学习发生。所以我们可以获取一个输入数据，通过之前训练过的深度神经网络模型，输出结果。

这就是所谓的推理。在深度学习术语中，这意味着只有前向传播。

现在如果你只有一个前向传播，这会使得代码更简单，深度学习网络的安装和组装速度更快，在CPU上也足够快。DNN模块的OpenCV支持Caffe、TensorFlow、Torch、Darknet和ONNX格式的模型。由于OpenCV的深度神经网络实现不依赖于一个框架，因此没有该框架的限制。

另一个优点是，由于这是模型的内部表示，因此OpenCV开发人员可以有办法来优化和加速代码。随着OpenCV实现了自己的深度学习实现，这将外部依赖性降低到最低。一个简单的推理机将简单地通过网络传递输入数据并输出结果。

然而，有许多优化可以执行，使推理速度更快。例如，一个高效的推理机可以做一些事情，比如删除神经网络中未激活的部分，或者将多个层合并到一个单独的计算步骤中。如果硬件支持16位浮点运算，其速度通常是32位版本的两倍，则推理机可以利用这一点来加快处理速度，而不会造成或几乎不损失精度。

现在在物联网和边缘设备的世界里，世界上大多数推理都是在CPU上完成的。你不会在你的监控摄像头里放一个几百美元的GPU。这就是OpensCV的深度学习模块非常适合的原因。你只需运行一个自主选择的深度学习模型作为推理机。

英特尔为此投入了大量资金，并发布了OpenVINO工具包。OpenVINO或openvisualinferencing and Neural network Optimization，简称OpenVINO，旨在加速神经网络在图像分类和目标检测等任务中的速度。

那么背后发生了什么呢?

加载模型后，它们将转换为OpenCV中的内部表示形式，这与Caffe非常相似。

如果我们转到OpenCV网站，我们可以看到它支持几个基本的神经网络层。所以可以看到卷积和反褶积。你有了池化层，有了激活函数，比如Tanh、ReLU、Sigmoid和Softmax，还有Reshape, Flatten, Slice, 和Split等函数。

在opencv的Deep Learning wiki（https://github.com/opencv/opencv/wiki/Deep-Learning-in-OpenCV） 中，你可以看到对著名的神经网络架构的支持，比如AlexNet、GoogleNet、VGG和ResNet等。DNN模块具有可用的图像分类、目标检测和语义分割等模型。

现在，如果每个模型都被翻译成一个内部表示，我们如何确保在翻译过程中没有丢失一些东西呢？OpenCV已经发布了一些测试结果，表明在准确性上，使用DNN模块和ResNet 50和实际结果ResNet 50之间没有任何区别。这意味着无论使用OpenCV的DNN模块还是原始的体系结构，都将得到相同的结果。

参考：

https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV

https://github.com/opencv/opencv/wiki/Deep-Learning-in-OpenCV