OpenCV深度学习应用与性能优化实践

OpenCV深度学习应用与性能优化实践
内容简介:
开源软件开发作为一种开发模式,社区互动是必不可少的组成部分。我们和OpenCV社区的互动,最早可以追溯到2010年。彼时OpenCV已经在业内流行了,但来自国内的贡献很少。最初,我们也经历了彷徨和不安,担心代码会不被接受。经过一些尝试后,我们逐渐与社区、OpenCV项目的维护者Vadim先生建立了良好的合作关系。待后来Intel收购了Itseez公司之后,大家成为同事,合作就变得更多了。《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》的各位作者作为参与OpenCV项目的开发者,贡献了重要算法的优化和实现。他们希望通过《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》,分享自己的成长经历,携手国内开源社区的程序员和工程师一起参与OpenCV项目的开发。

吴至文,Intel亚太研发有限公司资深图形图像工程师,拥有多年算法开发优化经验,技术领域涵盖显示系统、视觉处理、深度学习框架加速,尤其擅长基于OpenCL和Vulkan的算法设计及优化,是OpenCV DNN模块Vulkan后端的作者、OpenCL后端主要贡献者之一。近期关注深度学习视觉算法开发及其高效部署。
郭叶军,Intel资深图形图像工程师。多年图形芯片驱动开发经验,主要包括OpenGL驱动和OpenCL驱动。目前关注视频分析中的深度学习,是FFmpeg深度学习模块的代码维护者。
宗炜,Intel资深图形图像工程师,长期从事计算机视觉算法与应用、数字图像处理、Camera成像算法开发,在CPU/GPU/ISP异构计算算法设计与优化上经验颇丰,是图像处理与计算机视觉算法开源项目libXCam的维护者和主要贡献者。近期关注低延时、超高分辨率VR视频直播方案的开发和部署。
李鹏,阿里巴巴高级技术专家,原Intel亚太研发有限公司资深图形图像工程师。涉及领域包括显示系统、图形图像处理、深度学习框架加速。是OpenCV DNN模块OpenCL后端主要贡献者之一。
赵娟,Intel高级研发经理,钻研图形图像、视频编解码和视频处理十几年,带领团队深耕视频编解码和处理软硬件加速、深度学习算法分析与设计,致力于让开源软件在图形图像视频市场落地,并组织团队把多年的“干货”整理成书,与视频行业的朋友们一起探讨与成长。
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读书评论: 更多
  • Bora.Don
    06-29
    Intel自己的专家写的OpenVINO,相比外面各种“专家”,专业度不用怀疑,写过源码的人跟只会调API的人显然不在一个档次,强烈推荐。实战项目也很有价值,用自己的PC就能搞出一个人脸识别的模型,相当有成就感。
  • 梦觉
    02-23
    与其说是深度学习书。实际讲了OpenCV一个库的设计和构建。中间的C++层,上层绑定Python接口,下层对不同的硬件用不同的并行技术进行优化。待再看。
  • 茂盛
    04-10
    【读前】用十秒的时间翻一下就能确定这是本好书。【读后】不可多得的佳作,甚至可以作为讲技术的范本供其他作者参考。华章IT也算品质的保障了。能写出这样的技术佳作,对Intel的印象又好了些。个人最喜欢第三章,带我入门了GPU架构。
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