opencv4.3包括集成ARM上tengine推理加速引擎框架支持,OpenVINO加速引擎默认使用 nGraph API等重大改动。
1. 网络结构支持:
1. 新增人体解析(服饰分割)例程Clothes parts segmentation, 位于:samples/dnn/human_parsing.py
2. 新增DaSiamRPN目标跟踪例程,算法出自中科院和商汤科技ECCV2018的论文Distractor-aware Siamese Networks for Visual Object Tracking。位于:samples/dnn/DaSiamRPN_visual_tracker.py
1、 imgproc 模块函数霍夫变换进行圆检测的HoughCircles() 新增了HOUGH_GRADIENT_ALT 实现,显著提高圆检测的召回率和精度,值得一试!
具体更新内容可以在github上详细研究。
https://github.com/opencv/opencv/releases