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基于异构平台的视频图像识别算法研究与实现

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基于异构平台的视频图像识别算法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  · 课题背景与意义第10-12页
  · 国内外研究现状第12-14页
  · 本文主要工作第14页
  · 论文组织结构第14-15页
  · 本章小结第15-16页
第二章 基于异构平台的计算机视觉技术第16-24页
  · 系统整体架构和功能设计第16-17页
  · 视频图像识别技术第17-19页
    · 视频图像技术第17页
    · 视频图像识别预处理第17-18页
    · 图像分割的算法和技术基础介绍第18-19页
  · 异构计算编程技术第19-20页
    · 高性能计算架构第19页
    · 并行计算技术第19页
    · 主流并行计算架构标准第19-20页
    · CUDA与OpenCL对比第20页
  · 神经网络算法与技术基础研究第20-23页
    · 两层神经网络第20-21页
    · 三层神经网络第21-22页
    · 深度神经网络第22-23页
  · 本章小结第23-24页
第三章 基于选择搜索的视频图像分割第24-32页
  · 视频图像获取与预处理第24-25页
  · 基于区域相似度的视频图像分割第25-28页
    · 基于图表示的视频图像区域分割第25-27页
    · 基于选择搜索的分割图像合并第27-28页
  · 图像分割坐标位置可视化第28-31页
    · 基于分割位置坐标绘制可视化边框第28-29页
    · 基于图像识别结果的视频目标反向定位第29-31页
  · 本章小结第31-32页
第四章 基于异构平台的Caffe框架研究第32-48页
  · 高性能计算与异构平台第32-35页
    · 异构平台与异构计算第32-33页
    · 图形处理器与并行计算技术第33-35页
  · CUDA与OpenCL下的硬件加速第35-38页
    · 基于图形处理器的的硬件加速第35页
    · CUDA编程技术第35-36页
    · OpenCL框架第36-38页
  · Caffe框架源码架构与技术分析第38-42页
    · Caffe依赖库第38-39页
    · Caffe框架与关键类功能第39-41页
    · Caffe基于CUDA的GPU加速实现第41-42页
  · 基于OpenCL的Caffe的跨平台性优化第42-47页
    · 环境配置要求第42-44页
    · OpenCL与CUDA的转化第44页
    · OpenCL的GPU加速编程第44-46页
    · 调用基于OpenCL的GPU加速方法第46-47页
  · 本章小结第47-48页
第五章 卷积神经网络下的视频图像识别第48-57页
  · 深度神经网络和深度学习框架研究第48-50页
    · 深度神经网络技术第48页
    · 常见开源深度学习框架第48-50页
  · 卷积神经网络结构与技术第50-52页
    · 卷积神经网络技术第50页
    · 卷积神经网络结构第50-52页
  · 基于Caffe卷积神经网络的图像分类第52-56页
    · 基于Caffe的卷积神经网络框架构建第52-54页
    · 基于Caffe识别模型的网络训练与部署第54-56页
    · 基于识别结果的视频图像回溯定位第56页
  · 本章小结第56-57页
第六章 实验设计与分析第57-65页
  · 实验环境部署第57页
    · 实验环境介绍第57页
    · 数据集介绍第57页
  · 基于OpenCL的Caffe卷积网络图像识别第57-64页
    · 数据集准备第57-59页
    · 视频图像分割表现分析第59-60页
    · 基于OpenCL的Caffe网络模型测试分析第60-63页
    · 卷积神经网络识别分析第63-64页
  · 本章小结第64-65页
总结与展望第65-67页
  总结第65-66页
  展望第66-67页
参考文献第67-72页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第72-73页
致谢第73-74页
附件第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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