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GPU 어플리케이션

이미징 및 컴퓨터 비전

컴퓨터 비전과 이미지 처리 알고리즘은 방대한 연산 작업을 필요로 합니다. CUDA 가속화를 통해, 어플리케이션은 동적으로 비디오 프레임 속도에 최적의 성능을 보장합니다. 컴퓨터 비전 및 이미징 분야에 관심을 가지고 있는 개발자들을 위해 몇 가지 참고 자료들을 정리하였으니 참고하시기 바랍니다.

GPU Technology Conference

컴퓨터 시각 관련 GTC 2013 컨텐츠, 지금 바로 확인 가능합니다

GTC 2013 에서 공개된 근사한 컴퓨터 시각 관련 모든 정보를 경험하십시오.
이 세션 영상을 통해 확인해보십시오. >
이미징 및 비전을 위한 CUDA 활용 기술 보고서
> 생물학적 개념을 바탕으로 한 컴퓨터 비전

세분화

> "CUDA 세분화: GPU에서 고속 그래프 세분화"

장비 학습 및 데이터 처리

> 하드웨어의 효과적인 신뢰성 증대
> GPU를 이용한 고속 k 최근접 검색
   


관련 산업 분야에서의 CUDA 가속화
> C, C++, FORTRAN용 ArrayFire GPU 함수 라이브러리
> MATLAB®
> CUDA 가능 GPU를 통한 의료 이미징
 
 
CUDA GPU에서 이미징 및 비전을 지원하는 핵심 소프트웨어 커널
> CUDA를 통한 레벨-설정 세분화
> CUDA를 통한 비디오 세분화
> CUDA에서의 멀티클래스 SVM 구현
> 보행자 감지

SIFT (Scale Invariant Feature Transform)

> Marten Bjorkman 구현
> SiftGPU

옵티컬 플로우

> Flowlib: 고밀도 옵티컬 플로우
> Baysian 옵티컬 플로우

라이브러리 및 컬렉션

> GPU4Vision
> OpenVIDIA: CUDA에서 일반적으로 사용되는 컴퓨터 비전 알고리즘으로 다음을 포함합니다
> MinGPU: 컴퓨터 비전을 위한 최소의 GPU 라이브러리
> NVPP (NVIDIA Performance Primitives) (초기 액세스: 이미지 및 비디오 처리에 초점)
참고 자료
> Tesla/CUDA 성공 사례
> 기타 Tesla 산업 부문별 솔루션
> CUDA 소프트웨어 개발 도구 및 라이브러리
> Buy Tesla
 
 

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