开源的AI计算机视觉技术开发框架

以下是一些开源的AI计算机视觉技术开发框架：

Savant

这是一个开源的、高级框架，用于在Nvidia堆栈上构建实时、流媒体、高效的多媒体AI应用。Savant建立在DeepStream之上，提供了一个高层次的抽象层，用于构建推理管道。它旨在易于使用、灵活且可扩展，非常适合构建实时或高负载的计算机视觉和视频分析应用。

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

OpenCV是英特尔开发的一个广泛使用的计算机视觉和图像处理库。它是一个开源库，提供大量用于图像和视频分析的功能。支持多种编程语言，包括Python、C++、Java和MATLAB，提供图像处理、目标检测、特征提取、相机校准、3D重建等功能，并支持与Intel的深度学习推理引擎和Nvidia的CUDA集成，实现在兼容硬件上的更快计算。

TensorFlow

由Google开发的开源机器学习框架，广泛用于构建和部署机器学习模型，包括计算机视觉模型。TensorFlow提供了一套工具，如TensorFlow Lite用于移动和嵌入式设备，TensorFlow.js用于浏览器机器学习，以及TensorFlow Extended (TFX)用于端到端ML管道。

PyTorch

由Facebook的AI研究实验室（FAIR）开发的开源机器学习库，以其动态计算图和易用性而闻名。PyTorch提供了数据集、模型架构和特定于计算机视觉任务的图像转换的TorchVision包。

Keras
Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够运行在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)或Theano之上。Keras以其快速构建神经网络模型和提供后端支持而闻名，特别适合初学者。

OpenVINO™ Toolkit：

OpenVINO是一个开源工具包，用于优化和部署AI推理。它支持CPU、GPU和NPU设备，并与TensorFlow、PyTorch、ONNX、TensorFlow Lite、PaddlePaddle模型格式兼容。OpenVINO可以在运行时自动增强性能，定制到您的硬件（保持模型准确性），包括异步执行、批处理、张量融合、负载均衡、动态推理并行、自动BF16转换等。

这些框架提供了从基础的图像处理到高级的机器学习模型构建和部署的广泛功能，是开发计算机视觉应用的宝贵资源。