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HOG特征提取算法并行加速

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  HOG特征是一種簡單高效的常用來進(jìn)行物體檢測的特征描述子,廣泛應(yīng)用于行人檢測等領(lǐng)域,然而在處理海量圖片時卻面臨著嚴(yán)峻的性能挑戰(zhàn)。解決方法之一就是通過使用“神威太湖之光”超級計算機(jī)的處理器節(jié)點對海量圖像背景下的行人檢測算法進(jìn)行加速。主要采用了兩種并行方案:一種是一個處理器同時處理4張圖片,另一種是同時處理256張圖片。大量的串行和并行處理的實驗測試結(jié)果表明,對高分辨率多幅圖像的并行處理可采用第一種方案,加速比可達(dá)83倍;對低分辨率圖像可采用第二種方案,加速比最高可達(dá)到95。兩種并行設(shè)計方案在“神威太湖之光”的多處理器節(jié)點上具有很好的可擴(kuò)展性能。

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