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(lǐng)域，然而在處理海量圖片時卻面臨著嚴峻的性能挑戰(zhàn)。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(jié)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(jié)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(jié)點上具有很好的可擴展性能。
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