OpenCV计算机视觉实战（29）——OpenCV DNN模块

0. 前言

在本节中，我们将深入探讨 OpenCV 深度神经网络 (deep neural network, DNN) 模块，它是将计算机视觉和深度学习的优点结合起来的强大工具，支持多个深度学习框架、预训练模型和硬件加速，DNN 模块已成为 OpenCV 构建前沿计算机视觉应用不可或缺的一部分。对 OpenCV DNN 模块进行全面概述，包括其历史、支持和不支持的层以及重要类，本节将深入探讨 OpenCV DNN 模块，并介绍构建强大计算机视觉解决方案的基本组成部分。

1. 深度学习框架

使用原始 Python 库(例如 scikit )构建大型复杂的神经网络可能会很复杂且低效。深度学习训练和推理有特殊的需求，这些需求不能通过像 scikit 这样的库来解决，TensorFlow 和 PyTorch 是两个流行的深度学习框架。

1.1 TensorFlow

TensorFlow 是由 Google Brain 开发的开源深度学习框架，为构建和部署机器学习模型提供了全面的生态。TensorFlow 提供了一种灵活高效的方式，在各种硬件平台上定义和训练神经网络，包括 CPU、GPU、TPU 等，计算图抽象能够高效执行和分布式计算。TensorFlow 还提供了用于可视化、模型部署和在生产环境中提供服务的工具，在研究和工业应用中被广泛使用。

1.2 PyTorch

PyTorch 是另一个广受欢迎的流行深度学习框架，以其动态计算图而闻名，该计算图提供了一种更直观、更灵活的模型开发方法。PyTorch 的即时执行模式支持交互式实验和调试。此外，PyTorch 与 Python 科学计算生态系统的无缝集成使得利用 NumPy 和 SciPy 等库变得更加容易。
TensorFlow 和 PyTorch 都为常见的深度学习任务提供了丰富 API，如图像分类、目标检测、自然语言处理等，提供了大量的文档、教程和预训练模型，加速开发过程。此外，这些框架支持高级功能，如分布式训练、模型量化和在各种平台上的部署，提供了用于学术研究、原型设计模型以及部署大规模生产系统需要的工具和资源。

2. 计算机视觉推理

模型训练完成后，在生产环境中运行不仅仅是简单的调用 model.predict()。不同的解决方案都有特定的成本与性能权衡，包括在 PC 上运行，并在 CPU 和 GPU 利用率之间进行决策，使用专用服务器进行视频流处理，或者利用云 CPU 和云 GPU。此外，也可以使用边缘计算 OpenVino 和 SNPE。选择与特定要求和目标最匹配的解决方案。
考虑图像数据处理的推理需求。有两种主要方法：离线图像处理，即将照片上传到云端处理；以及实时处理，即连续分析来自摄像机的视频帧。深度学习技术为模型提供了优越的性能，但它们运行速度可能较慢，对 CPU 和内存的消耗较大。

2.1 本地推理

摄像头直接连接到执行代码的计算机，在控制硬件和软件方面提供了很大的灵活性。然而，这种方式受到主机机器硬件能力的限制，并且摄像头不能离主机计算机太远。例如，为了对乘客进行人脸识别，将摄像头电线延长 200/300 米是不现实的。虽然通过互联网传输视频帧可以解决这个问题，但它引入了额外的复杂性，并且在需要分析多个摄像头视频源时效率不高。在这种设置中，CPU 的计算将很快达到瓶颈。

2.1.1 本地 CPU

在与摄像头相连的计算机上运行深度学习模型适用于图像由于法律或隐私原因不能外泄、的情况。这种方式扩展性较差，增加摄像头会显著增加计算成本。

2.1.2 本地 GPU

GPU 有助于减少深度学习模型的计算时间，提高运行性能。虽然它们不会影响算法的有效性，但可以提高处理速度。

2.2 云端

与本地机器相比，云端提供了一种简化的选择。然而，应用过程中必须考虑网络延迟，特别是对于像无人驾驶汽车这样的应用。

2.3 边缘计算

将推理处理转移到边缘计算设备上可以释放 CPU，并提供边缘计算功能。这种方法成本较低、高效，并且可以仅将推理结果发送到主服务器而不是处理整个视频帧。虽然边缘设备在支持预定义的神经网络如 Inception 或 YOLO 方面有一定的局限性，但利用迁移学习能够为特定项目进行训练。
在本地推理和基于云的解决方案之间进行选择时，关键是权衡每种方法的优势、限制和成本因素，最终与项目的具体要求保持一致。

3. OpenCV DNN 模块

OpenCV 的深度神经网络 (deep neural network, DNN) 模块是部署预训练深度学习模型和构建各种计算机视觉任务的自定义深度学习模型的强大工具，可以将深度学习模型整合到计算机视觉项目中，可以有效地利用这个模块来构建强大的计算机视觉应用程序。

3.1 OpenCV DNN 模块历史

OpenCV 的 DNN 模块首次在 2016 年的 OpenCV 3.1.0 中引入，初始版本允许用户部署来自 Caffe 框架的深度学习模型。Caffe 是当时流行的深度学习框架之一，为图像分类和目标检测等任务提供了多个预训练模型。在随后的版本中，OpenCV 的 DNN 模块开始支持更多的深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，用户能够利用这些框架中训练的模型，多个框架的集成扩展了 DNN 模块能够处理的任务范围。在性能和优化方面，OpenCV 的 DNN 模块有了显著的改进。在 OpenCV 3.4.0 及以后的版本中，通过 OpenCL 和 Intel 的推理引擎引入了硬件加速，使用户能够利用兼容的硬件，如 GPU 和专用加速器，加速推理过程。OpenCV 扩展了预训练模型集合，为人脸识别、姿态估计、语义分割等任务添加了更多的模型，能够轻松访问最先进的模型，并在其计算机视觉应用程序中部署。随着深度学习的不断发展，OpenCV 的 DNN 模块很可能会与新兴的深度学习框架集成，使用户能够在其计算机视觉项目中部署最新的模型和架构。
DNN 模块在后续版本的 OpenCV 中持续改进和完善，增强与不同框架的兼容性，改进模型加载，优化性能。OpenCV 是一个开源项目， DNN 模块的历史与深度学习的进步和新框架、新模型的可用性密切相关。

3.2 功能与局限性

功能

• 深度学习框架集成：OpenCV 的 DNN 模块支持流行的深度学习框架，包括 TensorFlow、Caffe、PyTorch 和 ONNX (Open Neural Network Exchange)，能够在 OpenCV 内无缝集成和直接使用这些框架中训练的模型
• 预训练模型：DNN 模块配备了一系列预训练模型，从图像分类到目标检测、人脸识别、姿态估计、语义分割等各种任务。这些模型在大型数据集上进行了训练，并为特定任务提供了最先进的性能
• 自定义模型部署：开发人员可以通过从支持的框架导入训练的深度学习模型，可以直接使用自定义架构和训练权重
• 硬件加速：OpenCV 的 DNN 模块通过 OpenCL 和 Intel 的 IE 支持硬件加速，能够在具有兼容硬件的设备上进行更快的推理
• 模型优化：该模块提供了模型优化的选项，如模型量化，以减小模型大小并提高在资源受限设备上的推理速度
• 多后端支持：OpenCV DNN 提供了不同的后端用于优化推理，包括 CPU 和 GPU，使开发人员可以根据硬件的可用性和性能要求选择最适合的后端

局限性

• 有限的训练支持：虽然 OpenCV 的 DNN 模块允许部署自定义训练的模型，但它不提供训练能力。训练深度学习模型需要使用专门的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 或 Caffe
• 模型兼容性：并非所有深度学习框架支持的层或架构都与 OpenCV 的 DNN 模块完全兼容。一些复杂的层或自定义操作可能不受支持，需要进行模型调整或自定义实现
• 内存消耗：深度学习模型，特别是那些具有许多层的模型，可能会消耗大量内存。在资源受限设备上运行复杂模型可能会导致内存不足
• 性能变化：推理性能会根据后端、硬件和模型架构而变化，在目标设备上进行测试是优化性能的必要步骤

3.3 实践指南

选择使用 OpenCV DNN 之前，应该考虑以下事项：

• 任务需求：评估项目的计算机视觉需求，并选择与特定任务相匹配的预训练模型或框架。确定是否需要部署预训练模型，或者是否需要自定义模型
• 硬件限制：考虑用于推理的可用硬件，因为它将影响后端的选择和整体性能，可用的硬件加速(例如 GPU )会显著加快推理速度
• 模型大小和复杂性：对于资源受限设备，考虑模型大小和复杂性。通过量化等技术对模型进行优化，以在准确性和内存使用之间实现平衡
• 运行时环境：如果项目需要实时或接近实时的性能，选择能够满足这些性能要求的后端和模型架构
• 模型兼容性：确保使用的模型受到 OpenCV DNN 模块的支持
• 基准测试和优化：在目标硬件上测试所选择的模型和后端，以识别瓶颈并优化性能

3.4 支持的层和操作

OpenCV 的 DNN 模块支持绝大部分深度学习网络层和操作。然而，并非所有深度学习框架中可用的网络层或操作都完全支持。随着模块的不断演进，支持状态可能会随着 OpenCV 的更新版本而发生变化。以下是 OpenCV DNN 中常见的支持和不支持的深度学习网络层和操作。
支持的网络层和操作：

• 卷积层：支持标准的卷积层，包括 2D 和 3D 卷积、深度可分离卷积、空洞卷积等
• 池化层：支持最大池化和平均池化
• 全连接层：支持全连接层
• 激活函数：支持常见的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh 和 Leaky ReLU
• 归一化层：支持批归一化和层归一化
• 连接和逐元素操作：通常支持连接、逐元素加法、减法、乘法和除法等操作
• 压缩层：支持全局平均池化和全局最大池化等操作
• 上采样和插值：支持执行上采样和插值，如双线性或最近邻插值
• 区域提议层：支持进行非最大抑制和区域提议等操作，用于目标检测任务

不支持的层和操作：

• 自定义层：特定于某个模型或在标准架构中不常用的层可能在 OpenCV DNN 中不受支持，这些自定义层可能需要重构以确保兼容性
• 复杂嵌入和变换：一些复杂的嵌入层或非线性变换可能不受支持，这取决于具体的框架和 OpenCV 的版本
• 动态形状：需要在推理过程中动态输入形状的层可能在 OpenCV DNN 没有得到完全支持，这种限制会影响具有可变输入大小的模型

查看最新的 OpenCV 文档和发布说明以获取关于 DNN 模块中支持和不支持的层和操作的最新信息至关重要，如果模型包含不受支持的层，则需要考虑使用支持的操作重新实现。此外，新版本的 OpenCV 可能会对各种层和操作进行改进和扩展支持。

3.5 重要类

OpenCV DNN 模块提供了几个重要的类，用于构建和处理深度学习模型。这些类提供了模型加载、推理和优化的功能，接下来，我们介绍最常见和最重要的类。

cv::dnn::Net
Net 类表示深度学习模型，用于从各种深度学习框架(如 Caffe、TensorFlow、PyTorch、ONNX 等)加载预训练模型，或通过编程方式堆叠网络层来创建自定义模型。可以使用 Net 类从模型文件(例如 .caffemodel、.pb、.t7、.onnx 等)加载模型，并配置推理的后端(例如 CPU、GPU、OpenCL 等)。该类提供了将输入数据通过网络进行前向传递以获取输出预测的方法。

cv::dnn::Layer
Layer 类是 OpenCV DNN 模块中所有层的基类，提供了设置层参数、连接层以及在推理过程中执行前向传播的方法。

cv::dnn::LayerParams
LayerParams 用于在使用Net类构建自定义网络时保存特定层的参数，包括层类型、输入和输出 blob 名称、激活函数、卷积核大小、步长等属性。

cv::dnn::Blob
Blob 类表示在深度学习模型中用作输入或输出的张量或多维数组，能够在推理过程中访问和操作存储在 blob 中的数据。

cv::dnn::BackendNode
BackendNode 类提供了有关网络中节点的后端特定信息，例如内存分配、存储格式和优化计算。

cv::dnn::NMSBoxes
NMSBoxes 类用于对边界框检测执行非最大抑制 (non-maximum suppression, NMS)，以过滤重叠的检测并保留最相关的检测结果。

cv::dnn::DetectionModel
DetectionModel 是用于目标检测任务的专门类，提供了在输入图像上执行检测并检索检测到的对象的边界框、置信度分数和类标签的方法。

cv::dnn::TextDetectionModel
TextDetectionModel 是用于文本检测任务的特定类，可以在图像中检测文本区域。

有效使用这些类，可以加载预训练模型、创建自定义架构、在图像或视频上执行推理，并处理各种类型的深度学习模型，用于各种计算机视觉任务，如图像分类、对象检测、语义分割等。

小结

OpenCV DNN 模块为将深度学习模型集成到计算机视觉项目中提供了一个强大而灵活的工具。通过支持多种框架、预训练模型和硬件加速，可以轻松地处理各种任务。在了解模块的限制的同时，学习了 OpenCV DNN 模块支持的层和重要类。利用这些知识，我们就能够充分利用深度学习和计算机视觉的潜力，为计算机视觉应用开发奠定基础。

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