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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行物體檢測的特征描述子,廣泛應用于行人檢測等領域,然而在處理海量圖片時卻面臨著嚴峻的性能挑戰。解決方法之一就是通過使用“神威太湖之光”超級計算機的處理器節點對海量圖像背景下的行人檢測算法進行加速。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83倍;對低分辨率圖像可采用第二種方案,加速比最高可達到95。兩種并行設計方案在“神威太湖之光”的多處理器節點上具有很好的可擴展性能。

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