OpenCV 4.7 traz inúmeras melhorias para biblioteca de visão computacional de código aberto

OpenCV 4.7 traz inúmeras melhorias para biblioteca de visão computacional de código aberto

O OpenCV 4.7 foi lançado nesta semana como a versão mais recente desta biblioteca de visão computacional de código aberto e amplamente utilizada. Assim, o OpenCV 4.7 traz inúmeras melhorias para biblioteca de visão computacional de código aberto.

A biblioteca OpenCV tem duas décadas e trabalha para visão computacional que foi originalmente iniciada pela Intel. Portanto, continua a fazer grandes progressos.

OpenCV 4.7 traz inúmeras melhorias para biblioteca de visão computacional de código aberto

O OpenCV 4.7 traz novas camadas ONNX, desempenho muito melhor para convoluções com o código DNN, suporte OpenVINO 2022.1, detecção de código QR e melhorias na qualidade de decodificação, suporte FFmpeg 5.x, suporte NVIDIA CUDA 12.0, aceleração SIMD para o libjpeg-turbo autoconstruído biblioteca, suporte H.264/H.265 no Android, suporte back-end Huawei CANN para o módulo DNN e processamento de convolução mais rápido dentro do módulo DNN.

Downloads e para aqueles que desejam saber mais sobre o lançamento do OpenCV 4.7 podem visitar GitHub e OpenCV.org.

LLVM apresenta suporte JIT para descarregamento de OpenMP

O suporte de descarregamento de GPU/dispositivo do LLVM continua a avançar e esta pilha de compiladores de código aberto agora adicionou suporte básico de compilação JIT (Just In Time) aos seus recursos de descarregamento de OpenMP.

A fusão na terça-feira foi o suporte JIT inicial para o descarregamento de destino do OpenMP como o mais novo recurso do lançamento do LLVM 16 no próximo ano. Este suporte de descarregamento de dispositivo JIT para OpenMP está atualmente limitado a GPUs NVIDIA. O suporte a AMDGPU, no entanto, deve ser possível depois que algumas alterações no back-end AMDGPU forem feitas.

Este patch adiciona o suporte JIT básico para OpenMP. Atualmente, funciona apenas em GPUs Nvidia. O suporte para AMDGPU pode ser estendido facilmente apenas implementando três funções de interface. No entanto, a infraestrutura requer uma pequena extensão extra (adicione um gancho de pré-processo) para oferecer suporte à portabilidade para AMDGPU porque o back-end AMDGPU lê os recursos de destino das funções.

A ativação do suporte LTO é necessária para a funcionalidade JIT. Mais detalhes sobre esse suporte JIT com descarregamento OpenMP podem ser encontrados por meio deste commit LLVM.

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