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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,
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。
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