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opencv-4.5.4更新内容

概要

opencv4.5.4于20211011发布,仓库发布地址

https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.5.4

主要更新

  • DNN模块新增8bit量化,新增onnx模型导入
  • 改善Julia语言接口绑定,此部分仍在opencv_contib
  • 新增语音识别示例
  • 针对RISC-V指令集处理器优化DNN模块
  • 新增统一向量化指令集优化教程,新增统一跨平台并行for循环优化框架 parallel_for_教程

统一向量指令集优化(跨平台的SIMD)是非常强大的优化手段,结合统一跨平台的for循环优化框架parallel_for_可以对OpenCV程序进行非常可观的效率提升。但使用的时候需要注意应该自行编译opencv使用,编译时需要注意以下两点:

  • 将opencv编译指令集基准设置为avx2指令集,avx2比默认sse指令集位宽增大一倍,理论加速就比sse提升一倍。
  • 将opencv并行框架设置为openmp或tbb, opencv支持多种并行框架优化,但默认并非openmp或tbb,windows默认微软的并行框架,linux则是pthread。选择opemp或者tbb优化提升更大一些。

DNN模块

  • 改进提升了 layers, activations以及更多模型的支持 :

    • GRU, CumSum, Max, Min, ExpandDims
    • 修复了非对称填充的固定卷积的相关问题
    • 修复了Unsqueeze(ONNX opset 13)
    • 修复了OpenCL内核中的几个内存访问问题
  • 为TextRecognitionModel实现了CTC前缀波束搜索解码
  • 新增SoftNMS极大值抑制方法的实现
  • OpenVINO

    • 更新推理后端OpenVINO版本为OpenVINO 2021.4.1 LTS
    • 添加了对具有not-FP32数据输出的模型或具有1D layout的输出的支持

opencv最近dnn更新都是与OpenVINO相关,作为opencv重要的一个推理后端引擎,可见后续基于cpu的模型推理都离不开OpenVINO了,毕竟OpenCV是由Intel发起和主导的,而OpenVINO是Intel自家的。

其他

OpenCV4.5.4剩余的更新部分没什么新增的功能,剩余很大的一部分是关于Gapi框架的bug修复,gapi也是opencv较新的一个模块,用于优化多个算子流程的效率优化。详细的更新参阅OpenCV的change log
https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version454


本文由芒果浩明发布,转载请注明出处。
本文链接:https://mangoroom.cn/opencv/opencv-4-5-4-update-change-log.html


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 本文最后更新于:2021/10/15 10:22:04,可能因经年累月而与现状有所差异

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