重磅！OpenCV4.3发布，深度神经网络模块支持全面升级
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来源opencv学堂 & opencv团队
OpenCV4.3正式发布，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。
OpenCV 4.3.0正式发布了！这个版本的一个大看点是：OpenCV的深度学习模块DNN在ARM上性能显著提升。
DNN模块
对层与激活函数支持提升，主要包括
ONNX，LSTM、广播、分片输入支持等
Darknet，支持组卷积、通道尺度、sigmoid与switch
支持MobileNet V3了
英特尔OpenVINO的Inference Engine
基于nGraph的自定义层支持
默认使用nGraph API作为后台
CUDA部分的BUG修正与性能优化
Open AI LAB团队提交了基于ARM平台的DNN加速Patch支持，主要是基于他们自己开发的Tengine库。对OpenCV DNN模块使用Tengine加速与不使用的测试对比
其它重要改动
HOUGH圆检测，得益于一个新算法HOUGH_GRADIENT_ALT支持，比以前有很大程度的精度提升，测试对比如下：
扩展模块中
编译的时候默认SIFT特征检测自动勾选，这个是因为SIFT算法到期的原因，从此小白再也不用寻找如何勾选它了。编译就会有！
性能方面：
支持CPU优化的IPP-ICV库已经更新
SIMD指令，积分图与放缩(integral and resize) RLOF已经实现
我们再来看看OpenCV 4.3.0还带来了哪些新功能和提升：
DNN对很多网络层进行了提升，如ONNS中的LSTM, Broadcasting, Algebra over constants, Slice with multiple inputs；DarkNet中的grouped convolutions, sigmoid, swish, scale_channels；MobileNet-SSD v3
更多OpenVINO后端特性：可通过nGraph添加自定义层
优化CUDA后端，并杀掉一些BUG
可以使用最新的IPP-CV 2020.0.0Gold版本进行CPU优化
使用SIMD指令优化了integral、resize和RLOF实现
更多演示和例子
opencv_contrib：增加了Alpha Matting算法
calib3d：findChessboardCornersSB算法提升
core：getNumberOfCPUs()函数提升
imgcodecs：支持OpenJPEG库
highgui(Qt)：增加到剪切板的复制功能
等等
下载与发布日志地址
想试试不，下面是下载地址：
https://github.com/opencv/opencv/releases
更多详细的发布说明，参见Release Log
https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version430
源代码下载
https://github.com/opencv/opencv/archive/4.3.0.zip
Windows预编译版下载
https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.3.0/opencv-4.3.0-vc14_vc15.exe/download
文档页面
https://docs.opencv.org/4.3.0/
GitHub分支
https://github.com/opencv/opencv/tree/4.3.0
ChangeLog
https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLo
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