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DNN 模塊

1. Intel 推斷引擎 OpenVINO支持：

支持了2019R3版本；

支持modern IR Core API；

新增自定義層管理，現在，所有的OpenCV層 fallbacks 都被實(shí)現為IE自定義層，這有助于減少圖分支，從而提高效率。

2. 高級API dnn::Model 和特定任務(wù)APIdnn::ClassificationModel, dnn::DetectionModel, dnn::SegmentationModel。支持自動(dòng)預處理和后處理。

性能改進(jìn)與平臺支持

1. 對MIPS CPU架構平臺的MSA SIMD（單指令流多數據流）支持；

https://github.com/opencv/opencv/pull/15422

2. 優(yōu)化OpenCV.js，線(xiàn)程優(yōu)化+SIMD優(yōu)化；

https://github.com/opencv/opencv/pull/15371

3. 使用SIMD內聯(lián)函數進(jìn)行了更多優(yōu)化：dotProd，FAST corners檢測，HOG，LK金字塔（VSX），norm，warpPerspective等

4. 修復了Cascade Lake CPU的檢測問(wèn)題

社區貢獻代碼

1. GUI: 支持 topmost window 模式 (Win32/COCOA): 

https://github.com/opencv/opencv/pull/14872

2. Java: 修復 Mat.toString() for higher dimensions: 

https://github.com/opencv/opencv/pull/15181

3. 實(shí)現 colormap "Turbo" 

https://github.com/opencv/opencv/pull/15388

4. 改進(jìn) QR-Code 檢測精度: 

https://github.com/opencv/opencv/pull/15356

（之前這一塊實(shí)在是太弱了，參考：二維碼檢測哪家強？五大開(kāi)源庫測評比較）

5. 增加了GSoC貢獻的基于學(xué)習的超分辨率模塊: 

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2229

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2231

6. 改進(jìn)白色 marker aruco 角點(diǎn)檢測精度: 

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2236

7. 增加 aruco 圖案生成工具 : 

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2250

8. 清理了samples/tutorials中的代碼

本次發(fā)布只是一次小版本迭代，一直以來(lái)DNN都是開(kāi)發(fā)重點(diǎn)，且以支持Intel自家推斷引擎為主要目標，除此之外，速度優(yōu)化也是官方一直努力的，新特性倒是沒(méi)多少，主要來(lái)自社區。

原文地址：

https://github.com/opencv/opencv/releases