Accelerating Computer Vision Algorithms Using OpenCL on The Mobile GPU

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本文探讨了如何利用OpenCL在移动GPU上加速计算机视觉算法，通过实例研究提出了一种基于元数据的图像修复算法在移动端GPU上的优化策略。实验结果显示，这些策略显著减少了处理时间，使计算密集型计算机视觉算法在移动设备上变得可行。

Accelerating Computer Vision Algorithms Using OpenCL on The Mobile GPU

March 12th, 2013

Abstract:

Recently, general-purpose computing on graphics processing units (GPGPU) has been enabled on mobile devices thanks to the emerging heterogeneous programming models such as OpenCL. The capability of GPGPU on mobile devices opens a new era for mobile computing and can enable many computationally demanding computer vision algorithms on mobile devices. As a case study, this paper proposes to accelerate an exemplar-based inpainting algorithm for object removal on a mobile GPU using OpenCL. We discuss the methodology of exploring the parallelism in the algorithm as well as several optimization techniques. Experimental results demonstrate that our optimization strategies for mobile GPUs have significantly reduced the processing time and make computationally intensive computer vision algorithms feasible for a mobile device. To the best of the authors’ knowledge, this work is the first published implementation of general-purpose computing using OpenCL on mobile GPUs.

(Guohui Wang, Yingen Xiong, Jay Yun and Joseph R. Cavallaro: “Accelerating Computer Vision Algorithms Using OpenCL on the Mobile GPU – A Case Study”, International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)}, May 2013, to appear. [PDF])

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基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。
STM32通过RMS进行波形识别
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本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。 功能特点 波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。 开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境准备： 确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。 准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。 代码导入： 将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。 根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。 编译与烧录： 编译代码并将其烧录到STM32开发板上。 连接信号源到开发板的ADC输入引脚。 运行与测试： 运行程序，观察波形识别的结果。 可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。 文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...
1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx
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STM32F103C8T6频率计资源介绍
12-01
资源文件 文件名: stm32f103c8t6频率计.zip 描述 该资源文件包含了一个基于STM32F103C8T6微控制器的频率计项目。该频率计具有广泛的测频范围，从最小0.几Hz到最大几MHz，能够自动调整档位以适应不同的频率范围，并且具有较高的测量精度。 功能特点 测频范围: 0.几Hz 至 几MHz 自动变档位: 根据输入频率自动调整测量档位 高精度: 提供精确的频率测量结果 适用场景 该频率计适用于需要精确测量频率的各种应用场景，如电子实验、工业控制、科研测试等。 使用说明 下载并解压stm32f103c8t6频率计.zip文件。 按照项目文档中的说明进行硬件连接和软件配置。 启动频率计，输入待测信号，观察测量结果。
基于Verilog与FPGA的MPEG2视频编码器实现：源码、文档与项目解析（毕业设计/课程设计适用）
12-01
本设计采用Verilog硬件描述语言结合现场可编程门阵列平台，实现了一套符合MPEG-2标准的视频编码系统。该系统核心功能为对原始视频流进行高效压缩处理，其硬件架构经过专门优化，能够在保持较高图像质量的同时显著降低数据带宽占用。 项目交付内容包含完整的源代码实现、详细的设计文档以及针对关键模块的技术解析说明。源代码已通过多轮功能仿真与时序验证，具备良好的可读性与可移植性，用户可直接将其作为基础框架进行功能扩展或性能改进。 该资源适用于高等院校的毕业设计课题、专业课程实践环节以及相关领域的工程研发项目。设计文档系统阐述了编码算法原理、硬件流水线结构、接口协议定义及配置方法，有助于使用者深入理解视频编码的硬件实现机制。项目代码采用模块化设计思想，各功能单元结构清晰，便于进行针对性修改或集成到更复杂的视频处理系统中。 通过本设计提供的完整实现方案，使用者可掌握基于FPGA的视频编码器开发流程，了解实时视频压缩的关键技术要点，并为后续开发更高性能或更新标准的视频处理系统奠定实践基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
行人重识别Accelerating t-SNE using Tree-Based Algorithms
03-28
<think>好的，我现在需要帮助用户理解如何通过基于树的算法加速t-SNE用于行人重识别。首先，我得先理清楚用户的问题。用户提到了两篇引用，引用[1]和引用[2]，分别是关于加速t-SNE的树算法和行人重识别的深度余弦度量学习。用户希望将这两者结合起来，即用树算法加速t-SNE在行人重识别中的应用。 首先，我需要明确t-SNE在行人重识别中的作用。通常，行人重识别会使用深度网络提取特征，比如引用[2]中的方法，得到高维特征向量。为了可视化这些高维数据，t-SNE常被用来降维到2D或3D，帮助分析特征分布。但t-SNE计算复杂度高，尤其是对于大规模数据，所以需要加速方法。 接下来，用户提到的基于树的算法，具体是Barnes-Hut和dual-tree算法。引用[1]中这两种方法将t-SNE的时间复杂度从O(N²)降到O(N log N)。我需要解释这两种算法如何工作，以及它们如何应用到行人重识别的流程中。 然后，结合行人重识别的流程，可能需要将加速后的t-SNE用于特征可视化，帮助调整模型或分析不同摄像头下的特征分布。例如，引用[2]中的网络提取128维特征，用t-SNE降维后，可以观察特征在超球面的分布情况，进而优化模型。 此外，用户可能还关心实际应用中的步骤，比如如何集成树算法到现有的t-SNE实现中，或者是否有现成的库可以使用。比如，引用[3]提到PyTorch和TensorFlow，可能用户使用的框架是PyTorch，是否有相关的库支持加速的t-SNE。 还需要考虑可能的挑战，比如保持降维后的结构准确性，避免加速算法影响可视化效果。同时，行人重识别中的数据规模较大，树算法能有效减少计算时间，但需要调整参数，如Barnes-Hut中的theta值，平衡速度和精度。 最后，生成相关问题时要覆盖性能优化、参数调整、应用场景比较等，帮助用户深入理解。</think>### 通过基于树的算法加速t-SNE用于行人重识别的技术路径 #### 1. **核心原理** - **t-SNE加速方法**：基于树的算法（如Barnes-Hut算法[^1]）通过近似计算高维数据点之间的相似性，将计算复杂度从$O(N^2)$降低到$O(N \log N)$。具体来说，Barnes-Hut利用空间划分树（如四叉树或KD树）对远距离数据点进行聚合近似，减少梯度计算量。 - **行人重识别特征分析**：在行人重识别中，深度网络（如引用[2]中的结构）会提取128维的归一化特征向量。通过加速后的t-SNE可将这些高维特征投影到2D/3D空间，辅助分析跨摄像头场景下的特征可分性。 #### 2. **实现步骤** 1. **特征提取**：使用预训练的深度度量学习模型（如基于余弦相似度的网络[^2]）生成行人图像的特征向量。 2. **树结构构建**： - 对特征向量构建KD树或Ball Tree，加速近邻搜索 - 通过Barnes-Hut算法优化t-SNE的梯度计算： $$ \frac{\partial C}{\partial y_i} = 4\sum_j (p_{ij} - q_{ij})(y_i - y_j)(1 + \|y_i - y_j\|^2)^{-1} $$ 其中$p_{ij}$为高维相似度，$q_{ij}$为低维相似度 3. **可视化分析**：将加速后的t-SNE嵌入结果用于： - 评估不同摄像头域的特征分布对齐程度 - 验证特征归一化（如超球面投影）的有效性 #### 3. **参数优化建议** | 参数 | 典型值 | 作用 | |------|--------|------| | perplexity | 30-50 | 控制局部/全局结构平衡 | | Barnes-Hut theta | 0.5-0.7 | 平衡精度与速度 | | 迭代次数 | 1000-2000 | 保证收敛稳定性 | #### 4. **性能对比** ```python # 伪代码示例：基于树加速的t-SNE流程 from sklearn.manifold import TSNE import torchvision.models as models # 加载预训练模型（引用[2]结构类似） model = load_pretrained_reid_model() # 提取特征 features = model.extract_features(dataset) # 加速t-SNE嵌入 tsne = TSNE(n_components=2, method='barnes_hut', angle=0.5) # Barnes-Hut参数 embeddings = tsne.fit_transform(features) ``` #### 5. **应用场景** - 跨摄像头特征分布可视化 - 难样本挖掘（Hard Example Mining） - 模型迭代的快速验证
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