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YouTube推出Tesla视频
CUDA技术
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成像以及计算机视觉
计算机视觉以及图像处理算法的计算密集度非常高。凭借CUDA加速,应用程序能够实现相当于互动视频帧速率的性能。在此,我们列举了一些成像与视觉领域中的作品并为开发者给出了这些资源的链接。
在成像与视觉领域中运用CUDA的相关技术报告
分割
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CUDA切分:在GPU上实现快速图切分
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特性处理
在可编程图形硬件上进行快速比例尺不变量特性检测与匹配
在GPU上进行快速增益自适应KLT跟踪
立体成像
用统一架构GPU来处理立体深度
机器学习以及数据处理
利用图形处理器实现大规模深度无监督式学习
硬件高效置信传播
使用GPU进行高速k最近点对查询
生物激励计算机视觉
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
立体视觉
回旋、Sobel、RMS(均方根), 柱状图、阈值以及其它
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)
相关纵向领域中的CUDA加速
MATLAB与Mathematica的GPU加速
用CUDA GPU处理医学成像
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