1.OpenCV4 DNN模块
如下输出28*28有一个公式
如下没有绝对好与坏，和数据有关
如下通过卷积核进行权重共享，局部池化大小变小也叫下采样
如下加载网络与设置
如下Net，String都是类。训练用深度学习框架（关心各个层的权重），推理用opencv（只需要知道输入输出，并解析输出获得结果）
输入输出都为tensor（N,C,H,W）需要解析为Mat图对象。forward()可以到任何层
如下不能手动拷贝，并把保存后的.txt后缀删除，保留.pbtxt
如下放缩1.0就是0-255，不会放缩
下载yolov3-416
如下NMSBoxes里参数是可以调的
运行下载脚本生成caffe和tf模型权重和配置文件
如下是313，就是上图蓝色的查找对照表
有了特征向量，下面做余弦相似度比对
2.OpenCV4 CUDA加速
如上成功build了opencv源代码就是安装包里一些东西，此时可以直接编译安装包，但没有cuda支持，勾选cuda
双击如下文件
如上再右击INSTALL点生成
高斯双边加速，实时视频美颜
ORB特征匹配加速
