AI产品精选

OpenCV 5 发布:全新 DNN 引擎,原生支持大模型

OpenCV 5 发布:升级全新 DNN 引擎、原生支持大模型

精选理由

做计算机视觉、机器人或 AI 应用开发的团队,OpenCV 5 的 DNN 引擎和 ONNX 支持能直接提升模型部署效率,值得立即升级体验。

AI 摘要

OpenCV 团队正式发布 OpenCV 5,这是该计算机视觉库的重大现代化升级。新版本引入了基于图的 DNN 引擎,支持算子融合、广泛的 ONNX 算子(覆盖率从 23% 提升至 80%),并原生支持 Transformer、VLM 和 LLM 等大模型。此外,OpenCV 5 改进了 Python 集成、硬件加速层、3D 视觉功能,并弃用了传统 C API,使代码更紧凑。该库在 GitHub 拥有超 86,000 星,日安装量超百万次,此次更新旨在巩固其作为计算机视觉基础库的地位。

原文 · IT之家

OpenCV 5 发布:升级全新 DNN 引擎、原生支持大模型

IT之家 6 月 6 日消息,OpenCV 团队本周正式发布了 OpenCV 5。 据介绍,二十多年来,OpenCV 一直是计算机视觉研究、机器人技术、嵌入式视觉、AI 应用、工业检测、AR / VR、医学成像以及无数生产系统的基础。如今,该库在 GitHub 上拥有超过 86,000 颗 stars,每天的安装量超过一百万次,并且拥有世界上最庞大的计算机视觉算法集合之一。 OpenCV 5 在此基础之上,对该库进行了重大的现代化改造。它带来了全新的 DNN 引擎、更强大的 ONNX 支持、硬件加速方面的改进、更好的 Python 集成、新的数据类型、扩展的 3D 视觉功能、改进的文档,以及面向未来更清晰的架构。 ▲ ONNX 算子覆盖率从 4.x 时期的不到 23% 增加到超 80% IT之家附 OpenCV 5 主要更新内容如下: 更好的语言支持 :现代化的 Python、更新的语言绑定(bindings),以及使用命名参数(named arguments)而非靠猜测来确定参数顺序。 更快、更小巧的核心 :更紧凑的代码、弃用传统的 C API,以及更精简的构建方式。 更清晰的硬件加速层 :使硬件供应商能够直接插入优化后的内核(kernels),而不会陷入杂乱的 #ifdef 条件编译之中。 更简洁的 API :规范的 0D/1D 张量(tensors)、原生的 FP16/BF16 支持,以及真正的日志记录机制。 下一代 DNN 引擎 :基于图(graph-based)的架构,支持算子融合(fusions)、广泛的 ONNX 支持,以及对 Transformer 模型、视觉语言模型 / 大型语言模型(VLM / LLMs)的支持。 更好的 3D 视觉 :ChArUco 标定板、多相机标定以及可视化功能。 更好的文档 :现代化、易于导航,且阅读体验令人愉悦。

  • arXiv: OpenAI06-05 13:19原文