OpenCV深度学习应用与性能优化实践

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。