最佳解决方案：用于自动驾驶视觉图像处理的五大开源AI解决方案

　　五个用于自动驾驶视觉图像处理的开源AI解决方案

　　

　　

　　本文（Zhiche Technology）详细介绍了开发项目的五个最佳开源图像处理解决方案：OpenCV，TensorFlow，Keras，Caffe和Google Colab。

　　近年来，在人工智能相关领域（例如计算机视觉，机器学习和自动驾驶）取得了惊人的进步。人工智能（AI）技术使汽车可以在繁忙的街道上自动驾驶，计算机可以像人类一样解读图片。人工智能和机器学习使机器能够学习和训练新功能。机器像儿童一样，可以通过处理大量图像来获得知识和理解视觉信息的能力。

　　为了更快地处理大量数据而不影响最终结果，开发人员通常使用基于机器学习和深度学习算法的图像处理模型。尤其对于图像处理和计算机视觉解决方案，深度学习可用于完成以下复杂任务：

　　在自动驾驶解决方案中，感知部分通常需要实现某些计算机视觉功能，需要大量工具和资源：图像数据集，收录代码示例的库，用于创建和训练深度学习模型的框架等。有很多开源课程服务可以简化图像处理解决方案的开发。

　　接下来，Smartcar Technology将为开发项目详细介绍五种最佳的开源图像处理解决方案：

　　1。

　　OpenCV

　　开源计算机视觉库（OpenCV）是最受欢迎的图像处理开源服务之一。它是一个免费的计算机视觉库，可用于执行各种图像处理任务：

　　该库收录许多算法和功能以及用于图像处理任务的特殊模块。从库版本3. 1开始，添加了一个新的深度学习模块，用于构建和训练深度学习模型。

　　如果要使用此模块，可以使用OpenCV从处理的图像中提取特征，然后使用受支持的机器学习框架之一来应用机器学习模型。

　　到目前为止，OpenCV支持许多流行的框架，包括TensorFlow，PyTorch和Caffe。支持的神经网络类型包括卷积，反卷积和递归神经网络。

　　该库使用C ++编写，并支持C ++，Java，Python和MATLAB接口。

　　opencv官方网站

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　　深度学习模块链接：

　　/ opencv / opencv / tree / master / modules / dnn

　　2。

　　TensorFlow

　　TensorFlow是Google创建的开源机器学习框架。最初，该项目是针对Google Brain团队的研究项目启动的。但是，如今，TensorFlow已被Dropbox，Intel和Twitter等小型初创企业和大型公司广泛使用。

　　使用TensorFlow可以处理不同类型的数据以及与图像处理相关的项目，此框架最适合：

　　TensorFlow包括一组用于创建和训练自定义深度学习模型和神经网络的库。该框架支持Jupyter笔记本，并提供样式指南，其中收录有关编写代码的规则。

　　TensorFlow支持几种流行的编程语言，包括C ++，Python，Java，Rust和Go。其他语言（例如Ruby，Scala或PHP）需要安装第三方绑定。

　　tensorflow官方网站

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　　tensorflow开发博客

　　/ dev-blog / 580-mask-r-cnn-using-tensorrt

　　3。

　　凯拉斯

　　Keras是用于创建深度学习模型的开源Python库。对于刚开始使用机器学习算法的人来说，这是一个很好的解决方案，因为它简化了从头开始创建深度学习模型的过程。 Keras易于管理，适​​用于各种神经网络的快速简单原型设计。

　　该库基于TensorFlow构建，目前已完全集成到框架中。这意味着您可以用Keras编写深度学习模型，因为它具有更舒适的用户界面，可以轻松实现TensorFlow的特定功能或特征。

　　Keras也可以部署在其他流行的AI框架上，例如Microsoft Cognitive Toolkit和Theano。

　　Keras官方网站

　　keras.io /

　　4。

　　咖啡

　　用于快速特征嵌入的卷积体系结构（Caffe）是一个开放源代码框架，还可以用于创建和训练流行的深度学习体系结构。使用Caffe完成诸如图像分类，分割和识别之类的任务。

　　Caffe用C ++编写，但是它也具有Python接口。该框架支持基于CPU和GPU的加速库，例如NVIDIA cuDNN和Intel MKL。该框架还具有一个特殊的数据库Caffe Model Zoo，其中收录一组预先训练的深度学习模型。到目前为止，它提供了四种BAIR培训模型：

　　模型动物园还包括许多由其他Caffe用户培训的社区模型。 Caffe最适合卷积神经网络（CNN）和前馈网络。同时，它不是训练循环神经网络的最佳选择。

　　2017年，Facebook推出了Caffe2，这是一个用于培训和部署深度学习模型的开源框架。在2018年，Caffe2与另一个流行的AI框架PyTorch集成。

　　Caffe2带有C ++和Python API，并支持所有流行的平台。

　　Caffe官方网站

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　　Caffe 2

　　caffe 2. ai /

　　5。

　　Google Colab

　　Google合作实验室（简称Colab）是顶级的图像处理服务之一。尽管它等效于云服务而不是框架，但是您仍然可以使用Colab从头开始构建自定义深度学习应用程序。借助Colab，可以执行图像处理任务，例如图像分类，分割和对象检测。

　　Google Colab可以轻松使用其他流行的基于AI的工具，例如OpenCV，TensorFlow和Keras。该服务使用Jupyter笔记本来帮助开发人员共享他们在构建基于AI的应用程序方面的知识，技能和最佳实践。此外，与其他类似的软件库资源相比，Colab可以免费使用基于CPU和GPU的加速。

　　Google Colab官方网站

　　摘要

　　机器学习模型和算法可以帮助开发人员快速轻松地在其产品中实现特定的图像处理功能。但是，构建自定义机器学习模型或神经网络需要大量资源和高水平的技术专长。通过上面列出的开源工具，库和框架，可以简化人工智能技术的使用过程。

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