《OpenCV 4计算机视觉项目实战 》 —1.3.15　深度学习

1.3.15　深度学习

深度学习对计算机视觉和图像识别有很大影响，并且比其他机器学习和人工智能算法具有更高的准确度。深度学习不是一个新概念；它在1986年左右被提出，但在2012年左右有了革命性进步，当时新的GPU硬件针对并行计算和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）实现进行了优化，加上其他技术，使得在合理的时间内训练复杂的神经网络架构成为可能。

深度学习可以应用于多种用例，例如图像识别、目标检测、语音识别和自然语言处理。从版本3.4开始，OpenCV一直在实现深度学习算法，在最新版本中，添加了诸如TensorFlow和Caffe等多个重要框架的导入器。