OpenCV3.3在8月3號正式出爐，想要體驗最新特性的朋友可以去官網下載了，反正配置一下只需要幾分鐘。這次最主要的更新就是，終於把DNN模組從contrib裡面提到主倉庫裡面，放到了官方釋出版中。雖然我配置的一直是OpenCV with contrib，但是對於DNN模組，限於電腦配置太低，一直沒有怎麼嘗試。這次可以藉著新版釋出抽空嘗試一下了。

按照官方介紹，DNN現在有下面幾點特性：

無需任何依賴

新加入的DNN模組不需要任何依賴，除了protobuf……而protobuf被加入到OpenCV的thirdparty了。簡直是貼心至極有沒有？

支援以下框架

• Caffe 1
• TensorFlow
• Torch/PyTorch

雖然還沒有支援caffe2，不過我現在就已經很滿足了。

支援很多種類的層

• AbsVal
• AveragePooling
• BatchNormalization
• Concatenation
• Convolution (including dilated convolution)
• Crop
• Deconvolution, a.k.a. transposed convolution or full convolution
• DetectionOutput (SSD-specific layer)
• Dropout
• Eltwise (+, *, max)
• Flatten
• FullyConnected
• ……

還有很多，就不一一列舉了， 估計絕大部分人也用不上。。。

以下網路經過了測試且可用

• AlexNet
• GoogLeNet v1 (also referred to as Inception-5h)
• ResNet-34/50/…
• SqueezeNet v1.1
• VGG-based FCN (semantical segmentation network)
• ENet (lightweight semantical segmentation network)
• VGG-based SSD (object detection network)
• MobileNet-based SSD (light-weight object detection network)

但是現在OpenCV貌似只能載入訓練好的網路，caffe的，TF的，Torch的，只能訓練好之後拿來用，但是不能自己訓練網路。

現在看來加入DNN模組算是眾望所歸，雖然有點晚，雖然功能還不夠完善，但是仍然值得期待。

後續會嘗試一下DNN模組，等我嘗試完之後再放出來。最近越來越忙，更新不能穩定保持，但這個號沒有放棄。

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