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OpenCV4.3与CUDA10.2的GPU完美编译版本SDK

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简介：
本SDK提供OpenCV4.3与CUDA10.2在GPU上的优化编译版，专为加速计算机视觉应用设计，适用于深度学习和图像处理任务。 我已经成功编译了 OpenCV 4.3 和 CUDA 10.2 的 GPU 版本，并且通过了 opencv_dnn 调用 YOLOv3 进行的 CUDA 加速测试，效果非常出色。库文件的所有依赖项都已清理干净，全部使用的是 CUDA 10.2 的依赖。这次工程部署可以称得上是完美版了，只要是支持 CUDA 10.0 及以上版本的 NVIDIA 显卡都能运行顺畅。关于详细的编译过程和配置步骤，请参考我的博客内容。

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  • OpenCV4.3与CUDA10.2的GPU完美编译版本SDK
    优质
    本SDK提供OpenCV4.3与CUDA10.2在GPU上的优化编译版，专为加速计算机视觉应用设计，适用于深度学习和图像处理任务。 我已经成功编译了 OpenCV 4.3 和 CUDA 10.2 的 GPU 版本，并且通过了 opencv_dnn 调用 YOLOv3 进行的 CUDA 加速测试，效果非常出色。库文件的所有依赖项都已清理干净，全部使用的是 CUDA 10.2 的依赖。这次工程部署可以称得上是完美版了，只要是支持 CUDA 10.0 及以上版本的 NVIDIA 显卡都能运行顺畅。关于详细的编译过程和配置步骤，请参考我的博客内容。
     
  • OpenCV4.3+Contrib在VS2019上的预编译版本
    优质
    本项目提供OpenCV 4.3及其contrib模块在Visual Studio 2019环境下的预编译库，便于开发者快速集成和使用。 OpenCV4.3及其Contrib模块已使用VS2019编译好，并一同发布。此版本的opencv_contrib与opencv4.3兼容性良好，且后者是一个比较稳定的版本。文件中包含lib、dll、include等必要组件，配置完成后即可正常使用。
     
  • LightGBM-Windows下的GPU版本（已编译）
    优质
    这是一个在Windows系统下预先编译好的LightGBM库的GPU版本，便于用户无需自行编译即可快速集成和使用GPU加速的梯度提升树模型。 在命令行中进入python-package目录后，输入`pip install lightgbm --install-option=--gpu`即可安装GPU版本的LightGBM库。
     
  • MatConvNet-1.0-Beta25(含GPU编译版本).docx
    优质
    这份文档包含了MatConvNet 1.0 Beta25版本的相关内容，特别提到了包含GPU编译版本的信息，适合进行深度学习和计算机视觉的研究与应用。 matconvnet的GPU编译版本是基于MATLAB R2017b 和 cuda 9.2 编译的。有关编译教程可以参考相关资料。
     
  • MatConvNet的GPU编译版（CUDA7.5）
    优质
    简介：这是MatConvNet的GPU加速版本，专为CUDA 7.5设计，通过集成最新的深度学习优化技术，显著提升了卷积神经网络模型训练与推理的速度。 matconvnet的gpu编译版本适用于cuda7.5，并且支持64位系统。其他版本的cuda是否兼容尚不清楚，可以尝试使用看看。
     
  • 完美的QuaZIP编译库
    优质
    完美的QuaZIP编译库是一款高效、易用的C++封装类库，专门用于处理zip文件。基于Qt框架设计，它简化了压缩和解压操作，提供了强大的文件管理功能，适合各种跨平台项目使用。 quazip库已编译完成，包含源码、include、lib和dll文件。该库在qt4.8.3与vs2010环境下进行了测试，并确认可以正常使用，您可以放心下载使用。
     
  • GPU版LightGBM的免编译安装包
    优质
    简介：本项目提供无需编译即可运行的GPU版本LightGBM安装包，简化了深度学习框架下的部署流程，适合快速上手和开发使用。 微软新发布的轻量级高效梯度提升树工具lightgbm现已开源，并提供了适用于Windows的GPU版本。在安装了CUDA和cuDNN之后，可以通过运行命令python install -e .来直接安装并使用该工具。
     
  • OpenCV4.2、OpenCV4.3及其对应的opencv_contrib与编译所需boostdesc_bgm等文件
    优质
    本资源包包含了OpenCV 4.2和4.3版本及相关opencv_contrib模块的源代码，以及编译所需的boostdesc_bgm_model等额外文件。 在使用OpenCV 4.2、OpenCV 4.3以及对应的opencv_contrib版本进行源码编译时，可能会遇到一些问题，比如无法下载boostdesc_bgm.i文件、generated_16.i文件以及vgg_generated_48.i等文件。
     
  • OpenCV3 GPU解码加速（CUDA已集成）完美解决方案SDK
    优质
    简介：本SDK提供基于OpenCV3与CUDA技术的GPU解码加速方案，有效提升视频处理性能，适用于各类高性能计算需求场景。 opencv3_gpu解码加速（CUDA已集成）可以完美支持CUDA_SDK硬解264和MatGpu。如果之前没搞定的话可以直接使用这个库，因为CUDA已经集成了。（请确保显卡支持cuda10.2）。