近年来计算机视觉、机器学习和自动驾驶等人工智能相关领域发生了惊人的进展。人工智能（AI）技术允许汽车在繁忙的街道自动驾驶，计算机可以像人类一样解读图片。人工智能和机器学习使机器可以通过学习，训练新的功能。与小孩子一样，机器可以通过处理大量图像，获得知识和理解视觉信息的能力。

为了在不影响最终结果的情况下，更快地处理大量的数据，开发人员通常会使用基于机器学习和深度学习算法的图像处理模型。特别是图像处理和计算机视觉解决方案，使用深度学习来完成如下复杂的任务：

在自动驾驶解决方案中，感知部分通常要实现某些计算机视觉功能，需要大量的工具和资源：图像数据集，包含代码示例的库，用于创建和培训深度学习模型的框架等。目前，有很多开源的课程服务可以简化图像处理解决方案的开发。

开源计算机视觉库（OpenCV）是最流行的图像处理开源服务之一。它是一个免费的计算机视觉库，可用于执行各种图像处理任务：

该库包括许多算法和函数以及针对图像处理任务的特殊模块。从 library version 3.1版本开始，新增了一个深度学习模块，用于构建和训练深度学习模型。

如要使用此模块，可以使用OpenCV 从已处理的图像中提取要素，然后使用其中一个受支持的机器学习框架应用机器学习模型。

截至今天，OpenCV支持许多流行的框架，包括 TensorFlow，PyTorch和Caffe。支持的神经网络类型列表包括卷积，反卷积和递归神经网络。

TensorFlow是由Google创建的开源机器学习框架。最初，该项目是为Google Brain 团队的研究项目而启动的。然而，今天，TensorFlow 被小型初创公司和大型公司（如Dropbox，Intel和Twitter）广泛使用。

TensorFlow 包括一组用于创建和训练自定义深度学习模型和神经网络的库。该框架支持 Jupyter notebooks ，并提供了一个样式指南，其中包含有关编写代码规则。

Keras 是一个用于创建深度学习模型的开源Python库。对于那些刚开始使用机器学习算法的人来说，这是一个很好的解决方案，因为它简化了从头开始创建深度学习模型的过程。Keras 易于管理，适用于不同类型神经网络的快速简单原型设计。

该库建立在TensorFlow上，目前已完全集成到框架中。这意味着您可以在 Keras 中编写深度学习模型，因为它具有更加舒服的用户界面，在此模型中轻松实现TensorFlow 的特定功能或特性。

用于快速特征嵌入的卷积体系结构（Caffe）是一种开源框架，也可用于创建和训练比较流行的深度学习体系结构。使用 Caffe 可以完成图像分类，分割和识别等任务。

Caffe 是用 C ++编写的，但它也有一个Python接口。该框架支持基于CPU 和 GPU 的加速库，如NVIDIA cuDNN 和 Intel MKL。该框架还有一个特殊的数据库，Caffe Model Zoo，包含一组预先训练的深度学习模型。截至今天，它提供了四种 BAIR 训练模型：

Model Zoo 还包括许多由其他 Caffe 用户训练的社区模型。Caffe 最适用于卷积神经网络（CNN）和前馈网络。同时，它不是训练复现神经网络的最佳选择。

2017年，Facebook推出了 Caffe2，这是一个用于培训和部署深度学习模型的开源框架。在2018年，Caffe2 与另一个流行的AI框架PyTorch集成在一起。

Google Colaboratory，或简称 Colab，是顶级图像处理服务之一。虽然它相当于云服务而不是框架，但仍然可以使用 Colab 从头开始构建自定义深度学习应用程序。在Colab的帮助下，可以执行图像分类，分割和对象检测等图像处理任务。

Google Colab 可以轻松使用其他流行的基于AI的工具，如 OpenCV，TensorFlow和Keras。该服务使用 Jupyter notebooks，帮助开发人员分享他们在构建基于AI的应用程序方面的知识，技巧和最佳实践。此外，与其他类似软件库资源相比，Colab可以免费使用基于 CPU 和 GPU 的加速。

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