Tesla

GPU 应用

计算机视觉与图像处理会谈

图像处理与计算机视觉算法是计算密集型算法。NVIDIA® CUDA® 加速技术可帮助解决该挑战,从而帮助此类应用程序实现交互式视频的帧率性能。我们在此概述成像和视觉领域的一些工作,并指出一些适用于开发人员的资源.

在成像与视觉领域中运用CUDA的相关技术报告
> 生物激励计算机视觉

分割

> "CUDA切分:在GPU上实现快速图切分"

机器学习以及数据处理

> 硬件高效置信传播
> 使用GPU进行高速k最近点对查询
   


相关纵向领域中的CUDA加速
> 针对 C、C++、FORTRAN 的 ArrayFire GPU 函数库
> MATLAB®
> 用CUDA GPU处理医学成像
 
 
CUDA GPU中针对核心软件核心的成像与视觉
> 利用CUDA进行水平集分割
> 利用CUDA进行视频分割
> CUDA中多级SVM的实施
> 行人检测

SIFT(尺度不变特征变换)

> Marten Bjorkman执行
> SiftGPU

光流

> Flowlib:密集型光流
> 贝叶斯光流

库与专集

> GPU4Vision
> OpenVIDIA:基于CUDA的流行计算视觉算法,包括
> MinGPU:用于计算机视觉的最小GPU库
> NVPP:NVIDIA®(英伟达™)性能基元 (抢先预览:聚焦图像与视频处理)
另请参阅
> Tesla/CUDA成功案例
> 其它Tesla纵向解决方案
> CUDA软件开发工具以及库
> Buy Tesla
 
 

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ArrayFire 是 AccelerEyes 公司的商标