A paper: "Parallel Nonparametric Binarization for Degraded Document Images"Accepted

最新推荐文章于 2022-07-04 19:35:48 发布
原创 最新推荐文章于 2022-07-04 19:35:48 发布 · 637 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#parallel #GPUs #binarization

A paper: Parallel Nonparametric Binarization for Degraded Document Images, has been accepted by Neurocomputing.

In this paper, we consider binarization as a recognition problem instead of calculating thresholding values. Also,  GPUs provide computational capacity for our algorithm. After obtaining a lot of binary image with different parameters, from which we reconstruct the final binary image.

stellarman
关注
ICCV2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-18 7446
1. Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Abstract: Estimating the 6-DoF pose of a camera from a single image relative to a pre-computed 3D p...
【并行计算】tbb::parallel c++并行计算的用法总结
qq_40145095的博客
07-18 5778
tbb::parallel_for用于在并行环境下进行循环迭代。它可以将一个循环任务划分为多个子任务，并在多个线程上并行执行这些子任务，从而提高程序的并行性和性能。
深度学习目标检测方法
liumingchun13的博客
10-29 6638
转自：http://blog.youkuaiyun.com/yimingsilence/article/details/53995721 这里搜集了一些关于物体检测的方法分析和介绍，看好哪个可以去详细研究一下，基本都有论文或代码的链接。这里是简述各种方法，下面有详细叙述 方法选择： ========DPM=========使用传统的slider window的方法 计算量非常大 ========OverFeat
AAAI2020论文列表（中英对照）
dovings的博客
07-04 7356
AAAI2020论文列表（中英对照）
ICIP 2009 Papers
daiyuchao的专栏
07-01 1万+
以下转载ICIP 2009录用文章的题目，希望从其中能够发现有用的信息。想来当初也是打算投一个的，可是怎么看总觉得创新不够，后来也就放弃了。争取以后的机会吧。 粗略看了下标题，感觉不愧是一个大会，文章的范围很广阔，有时间再仔细看吧。 3227: “VOODOO” ERROR PREDICTION FOR BIT-DEPTH SCALABLE VIDEO CODING1349:
CVPR2017论文摘要汇总
热门推荐
super_chicken的博客
04-09 1万+
1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
CVPR 2011 全部论文标题和摘要
3D Vision
09-21 1万+
CVPR 2011 Tian, Yuandong; Narasimhan, Srinivasa G.; , ■Rectification and 3D reconstruction of curved document images,■ Computer Vision and
PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation
weixin_45648030的博客
06-02 4186
MICCAI2020 PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation
(2019.11.18已解决)NotImplementedError: jieba: parallel mode only supports posix system
漫步量化
11-18 5128
posix system 可移植操作系统接口（Portable Operating System Interface，POSIX）是IEEE为要在各种UNIX操作系统上运行软件，而定义API的一系列互相关联的标准的总和，正式称呼为IEEE Std 1003,国际标准名称为ISO/IEC 9945. 其中，X表明其对Unix API的传承。 Linux与Windows Linux基本上逐步实...
OpenCV中parallel_for_
苦逼的程序猿
10-21 1835
在使用opencv的过程中，对图片的处理计算量还是很大的，所以在实施运行的程序中如何高效的计算会节省很多时间。现有的方法有很多，如OpenMp,TBB,OpenCL,当然还有Nvidia的CUDA。但是OpenMP在windows的VS上支持的很好，设置简单，效果也还不错，但是在Linux虽然也支持， 但是我用Cmake时，感觉效果并不明显。TBB和OpenCL没有直接用过。CUDA是个好东西，但是并不太适合毫秒级别的程序运行，单一张图片在cpu和gpu之间的传输时间就已经达到3...
PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation阅读笔记
Malidong的博客
04-18 4328
MICCAI 2020 Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Tao Zhou, Geng Chen, Huazhu Fu, Jianbing Shen, and Ling Shao https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-59725-2_26 一、简介 息肉的精确分割是一项具有挑战性的任务，主要有两个原因：（i）同一类型的息肉具有不同的大小、颜色和纹理；（ii) 息肉与其周围粘膜之间的边界不清晰。为了解决这些问题，我们提出
随机午餐菜单生成器功能开发
12-21
前端React组件实现的随机午餐菜单生成器的功能
基于机器学习的癫痫病发作预测与脑电波实时分析系统_通过傅里叶变换主成分分析降维和通道间相关性系数提取进行脑电信号特征工程结合随机森林支持向量机逻辑回归和决策树等多元分类算法.zip
12-21
基于机器学习的癫痫病发作预测与脑电波实时分析系统_通过傅里叶变换主成分分析降维和通道间相关性系数提取进行脑电信号特征工程结合随机森林支持向量机逻辑回归和决策树等多元分类算法.zip
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-21
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开，基于Matlab代码实现，重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号，构建系统能耗模型，利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解，旨在降低用电成本、平衡电网负荷，并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现，涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节，配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群：具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员，尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标：①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型；②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法；③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程，服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节，按文档目录顺序系统学习，并尝试调整参数进行仿真对比，以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）
12-21
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”，提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案，重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下，如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法（如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等）在综合能源系统中的应用，涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节，并结合具体案例（如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等）进行建模与仿真分析，展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础，熟悉Matlab/Simulink编程，从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发；②复现高水平期刊（如SCI/EI）论文中的优化模型与仿真结果；③学习如何将智能优化算法（如遗传算法、灰狼优化、ADMM等）应用于实际能源系统调度问题；④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源，边学习理论模型边动手调试程序，重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置，同时可扩展应用于自身研究课题中，提升科研效率与模型精度。
基于微信小程序平台开发的顾客端智能点餐系统_实现扫码快速进入餐厅点餐界面_动态加载与展示后台菜品数据_支持用户将心仪菜品添加至虚拟购物车_可在购物车内灵活调整菜品数量或删除已选项目.zip
12-21
基于微信小程序平台开发的顾客端智能点餐系统_实现扫码快速进入餐厅点餐界面_动态加载与展示后台菜品数据_支持用户将心仪菜品添加至虚拟购物车_可在购物车内灵活调整菜品数量或删除已选项目.zip
LS-DYNA水下爆炸仿真K文件实例
12-21
LS-DYNA软件中关于水下爆炸现象的经典仿真案例数据文件，可作为相关研究的重要参考资料。 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！
Flowable工作流课程
最新发布
12-21
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/98e76d2fbe0a Van 项目介绍：随便写的个人项目，似乎也用不上swagger 目标 无 安装步骤 创建一个数据库：van 执行db文件夹内的sql脚本 将application-local.yml.bak复制一份，重命名为：application-local.yml VM Options添加 启动VanApplication 数据库备份 Feature 自动完成字段 增删(需要动态生成并执行SQL) 大家在使用本项目时，推荐结合贺波老师的书 《深入Flowable流程引擎：核心原理与高阶实战》(https://item.jd.com/14804836.html)学习。 这本书得到了Flowable创始人Tijs Rademakers亲笔作序推荐，对系统学习和深入掌握Flowable的用法非常有帮助。 book-thumb.jpg
（107页PPT）某著名企业《爱的是酒》酣客品牌定位及传播咨询方案108.pptx
12-21
（107页PPT）某著名企业《爱的是酒》酣客品牌定位及传播咨询方案108.pptx
torch at::parallel_for
07-07
<think>用户现在问的是PyTorch的C++前端中的`torch::at::parallel_for`。我需要先回忆一下这个函数的作用和使用场景。首先，PyTorch的C++ API（LibTorch）确实提供了并行计算的工具，`parallel_for`应该是用来在多线程环境下并行执行循环的。 首先，我需要确认`parallel_for`的基本功能。它可能类似于C++标准库中的`std::for_each`，但支持并行执行，利用多线程加速循环中的任务。这在处理大规模数据时很有用，比如对张量进行元素级操作，但需要确保任务是可并行化的，即没有数据依赖或竞争条件。 接下来，用户可能想知道如何使用`parallel_for`。需要提到它的参数，比如循环的范围（开始和结束索引）、一个可调用的函数对象（比如lambda），以及可能的线程数配置。例如，用户可能需要指定并行执行的线程数，或者使用默认的设置。 然后，需要注意并行计算中的常见问题，比如线程安全。如果循环体内的操作涉及共享数据，必须确保适当的同步机制，比如互斥锁，否则会导致数据竞争。但通常，`parallel_for`适用于任务可以独立执行的情况，比如对每个元素进行独立计算，不需要与其他元素交互。 另外，可能需要比较`parallel_for`与其他并行方法（如OpenMP）的区别，或者PyTorch自带的并行工具（如`torch::jit::fork`和`torch::jit::wait`）的不同应用场景。用户可能想知道在什么情况下选择`parallel_for`更合适。 还要考虑性能调优的问题，比如如何确定最佳的线程数，是否根据CPU核心数自动调整，或者用户需要手动指定。此外，并行执行是否会有开销，比如线程创建和管理的开销，对于小规模任务可能不划算，需要权衡。 最后，需要给出示例代码，展示如何使用`parallel_for`，比如对一个张量的每个元素进行某种计算，并利用多线程加速。同时，提醒用户注意线程安全和任务独立性的要求。 现在需要组织这些信息，确保回答结构清晰，涵盖基本概念、用法、注意事项和示例。同时，根据用户的要求，在回答末尾提出3-5个相关问题。</think>在PyTorch的C++前端（LibTorch）中，`torch::at::parallel_for` 是一个用于并行执行循环的工具，旨在利用多线程加速计算密集型任务（尤其是张量操作）。以下是其核心要点： ### 主要作用 1. **多线程并行**：将循环任务分配到多个线程执行，提升CPU利用率，适用于可并行化的计算（如元素级操作、无依赖的独立任务）。 2. **简化并行编程**：提供类似标准库`std::for_each`的接口，隐藏线程管理的复杂性，开发者只需关注循环体逻辑。 3. **兼容PyTorch生态**：与PyTorch的张量操作无缝集成，可直接用于加速自定义C++扩展或LibTorch应用。 ### 基本用法 假设需要对一个张量的所有元素进行独立计算（如平方），可通过`parallel_for`并行执行： ```cpp #include <torch/torch.h> void compute_square(torch::Tensor& tensor) { // 获取张量元素总数 int64_t total_elements = tensor.numel(); // 使用parallel_for并行执行循环 torch::at::parallel_for(0, total_elements, 1, [&](int64_t start, int64_t end) { // 循环体：处理[start, end)范围内的元素 for (int64_t i = start; i < end; ++i) { // 假设张量是连续的，通过data_ptr访问元素 float* data = tensor.data_ptr<float>(); data[i] = data[i] * data[i]; } }); } ``` **参数说明**： - `start`/`end`：循环范围（闭区间`[start, end)`）。 - `grainsize`（示例中为`1`）：每个线程处理的最小元素数，用于控制任务粒度（较小的粒度可能增加线程管理开销）。 - `body`：可调用的函数对象（如lambda），接收`start`和`end`参数，定义循环体内的操作。 ### 注意事项 - **线程安全**：循环体内的操作必须**无共享状态依赖**（即每个元素的操作独立），否则需通过锁等机制同步，但会丧失并行优势。 - **张量连续性**：示例中假设张量是连续存储的（通过`data_ptr`直接访问）。若张量非连续（如通过`select`、`narrow`生成），需先调用`tensor.contiguous()`转换为连续存储。 - **性能调优**：`grainsize`需根据任务复杂度和数据规模调整。例如，简单任务（如元素平方）可用较小的`grainsize`（如1），而复杂任务需更大的粒度以减少线程开销。 - **CPU核心数**：默认情况下，`parallel_for`会使用所有可用CPU核心，但可通过环境变量（如`OMP_NUM_THREADS`）或PyTorch配置（如`torch::set_num_threads`）限制线程数。 ### 适用场景 适用于需要对大规模张量进行元素级独立计算的场景，例如： - 自定义算子的C++实现（如PyTorch扩展）。 - 预处理/后处理步骤中的批量数据操作。 - 替代手动管理线程池，简化代码并提升可维护性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值