OpenCV DNN模块提供了深度学习的推理，支持Caffe、Tensoflow、Torch、Darknet、ONNX等格式的模型，无需用户安装对应的深度学习框架，也无需进行模型格式转换，直接调用DNN模块接口即可创建深度学习应用。DNN模块自2017年8月3.3版本从opencv_contrib进入OpenCV核心库以来，一直不断地在改进和更新。
DNN模块是如何做到轻量、速度快、最少的外部依赖和很高的通用性的？
第3期的OpenCV Webinar邀请了OpenCV DNN模块Vulkan后端作者、OpenCL后端主要贡献者，《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》作者，来自Intel亚太研发有限公司资深图形图像工程师吴至文在线分享OpenCV深度学习内部原理。
以下直播视频回放：
Webinar 1: OpenCV Overview
Webinar 2: OpenCV DNN在ARM上的加速
OpenCV中国团队官方推荐和认证OpenCV在线课程
OpenCV中国团队于2019年9月由深圳市人工智能与机器人研究院支持成立，非营利目的，致力于OpenCV的开发、维护和推广工作。
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