支持以下功能： 3D本地化 3D映射 路径规划 路径跟随 加速/制动/转向控制 数据记录 汽车/行人/物体检测 交通信号检测 交通灯识别 车道检测 对象跟踪 传感器校准 传感器融合 面向云的地图 连接自动化...将环境变量导出$G2O_DIR到安装目录，让rgbdslam_v2知道在哪里找到它（请参阅从Scratch安装一个示例）。...请报告文档的问题。谢谢。 组态 有几个示例启动文件在某些用例中设置了RGB-D SLAM的参数。...动机 欧盟FP7研究项目SPENCER的目标是为服务机器人开发算法，可以通过高度动态和拥挤的行人环境（如机场或购物中心）来指导群体，同时以符合社会的方式行事，例如不跨越家庭或夫妇 这样的机器人可以遇到的示例性情况在右侧的下图中可视化...现有的检测和跟踪算法通常可以通过以我们的格式发布附加消息，或通过编写一个简单的C ++或Python节点来转换消息格式，来容易地集成。
TornadoVM 的并行循环 API 是基于注解的。在使用这个 API 时，开发人员必须提供串行实现代码，然后考虑在哪里并行化循环。...在我们的示例中，滤镜的 X 轴和 y 轴坐标分别来自上下文的 globalIdx 和 globalIdy 属性，并像之前一样用于应用滤镜。这种编程风格更接近 CUDA 和 OpenCL 编程模型。...10 TornadoVM 的优势 但是，如果 Parallel Kernel API 更接近于底层的编程模型，为什么要使用 Java 而不是 OpenCL 和 PTX 或 CUDA 和 PTX，尤其是在有现有代码的情况下...你可以使用你最喜欢的 IDE，例如 IntelliJ 或 Eclipse，编写在 FPGA 上运行的代码。 它也可以部署在云端，如亚马逊云。...此外，本文还通过一个用 Java 实现的图像处理示例演示了开发人员如何充分利用异构硬件。
Web 霸权之战：将 GPU 加速引入 JavaScript 虽然 CUDA 和 OpenCL 传统上用于用 C、C++ 或 Fortran 等语言编写的本机应用程序，但人们一直在努力将 GPU 加速引入...另一种选择是使用转译器或源到源编译器，它们可以将 JavaScript 代码转换为 CUDA 或 OpenCL 代码，从而为 JavaScript 开发人员提供更熟悉的编程体验，同时仍利用 GPU 加速...自动驾驶汽车和机器人技术 随着自动驾驶系统和先进机器人技术的不断普及，其核心感知、规划和控制管道将成为并行计算性能的贪婪消费者。...从跨视频、激光雷达和雷达的实时传感器融合，到为障碍物检测和轨迹规划等任务提供计算密集型机器学习推理，这些工作负载将利用 CUDA、OpenCL 等加速框架及其特定领域的演变。...开放标准和供应商中立性：编写可以在多个供应商的硬件上无缝运行的代码，而不被锁定在单个专有生态系统中，这将是一个关键的成功因素。
由于CUDA由NIVIDA一家设计，并未被Intel和AMD等接受，因此目前使用CUDA编写的程序只支持NVIDA GPU，而OpenCL的出现解决了这一问题。...Khronos Group是一个非盈利性技术组织，维护着多个开放的工业标准，并且得到了业界的广泛支持。OpenCL的设计借鉴了CUDA的成功经验，并尽可能地支持多核CPU、GPU或其他加速器。...8）参数event指向这个命令生成的一个事件对象。后续的命令或主机可以使用这个事件的状态来控制其他操作。...下面我们基于上述代码，在clReleaseEvent(evt1);上面添加如下代码：（绿色标注部分） //我们这里用evt1来监测对src1MemObj做数据传输的命令执行状态 cl_event evt1...int或unsigned int,而可操作的存储空间可以是全局存储空间也可以是局部存储空间。
，我们通常要在源图像中剪切一个对象/人并将其插入目标图像。...开放计算语言（OpenCL）是框架，可编写可在连接到主机处理器（CPU）的 CPU 或 GPU 上执行的程序。 它定义了一种类似于 C 的语言来编写称为内核的函数，这些函数在计算设备上执行。...OpenCV 当前提供一个透明的 API，该 API 可以将其原始 API 与 OpenCL 加速的编程统一起来。 因此，您只需要编写一次代码。...速度的提高使您可以在实时应用中执行繁重的计算算法，例如立体视觉，行人检测，光流或人脸检测。 以下detectFaces示例向您展示了一种用于检测摄像机面部的应用。...在 OpenCV 示例（[opencv_source_code]/samples/cpp/facedetect.cpp）中，可以找到相关的人脸检测器示例。
内核通常是用 C/ C++语言编写的，但这并不是写算法的最好语言。 CUDA 和 OpenCL 之间有差异，OpenCL 是编写底层 GPU 代码的主要框架。...GPUArrays 有助于减少代码重复，因为它允许编写独立于硬件的 GPU 内核，这些内核可以通过 CuArrays 或 CLArrays 编译到本地的 GPU 代码。...性能 用一个简单的交互式代码示例来快速说明：为了计算 julia 集合（曼德勃罗集合），我们必须要将计算转移到 GPU 上。...好消息是，GPUArrays 通过分层法消除了大量工作，可以实现从高级代码开始，编写类似于大多数 OpenCL / CUDA 示例的低级内核。...同时可以在 OpenCL 或 CUDA 设备上执行内核，从而提取出这些框架中的所有差异。 实现上述功能的函数名为 gpu_call。
此版本还包括对CUDA7.5的支持。ArrayFire V3.1更新和新功能的完整列表可以在产品发行说明中找到。...随着8年不断的开发，开源ArrayFire库目前已经是顶级的CUDA和OpenCL软件库。 ArrayFire支持CUDA的GPU、OpenCL设备，以及其他加速器。...凭借其易于使用的API，这种不依赖于硬件的软件库可以让开发者无需耗时编写CUDA和OpenCL设备代码，就能轻松加速代码。利用ArrayFire的库函数，开发者可以最大限度地提高代码生产效率和性能。...每个ArrayFire函数都是由CUDA和OpenCL专家手工优化。...新功能包含： —计算机视觉 1.SIFT特征描述 2.Harris角检测器 3.SUSAN角点检测 —机器学习 1.图像wrap和图像unwrap（在卷积网络使用） 2.Real
内核通常是用C/ C++编写的，这并不是写算法的最佳语言。 CUDA和OpenCL之间存在分歧，OpenCL是用于编写低级GPU代码的主要框架。...虽然CUDA只支持英伟达硬件，但OpenCL支持所有硬件，但有些粗糙。 Julia的诞生是个好消息！它是一种高级脚本语言，允许你在Julia本身编写内核和周围的代码，同时在大多数GPU硬件上运行！...无论你做什么，任何Julia对象都必须先转移到GPU才能使用。并非Julia中的所有类型都可以在GPU上工作。...好的一点是，GPUArrays通过一种分层方法减少了大量的工作，这种方法允许你从高级代码开始编写低级内核，类似于大多数OpenCL / CUDA示例里的。...它还允许你在OpenCL或CUDA设备上执行内核，从而抽象出这些框架中的任何差异。 使这成为可能的函数名为gpu_call。
卷积神经网络的预先训练的模型能够检测包括从VOC和COCO（例如飞机，自行车，鸟，船，瓶，公共汽车，汽车，猫，椅子，牛，餐桌，狗，马，摩托车，人，盆栽，羊，沙发，火车和电视监视器），或者您也可以使用自己的检测对象创建网络...有关YOLO，Darknet，可用的培训数据和培训YOLO的更多信息，请参阅以下链接：YOLO：实时对象检测。代码的一部分灵感来自于pgigioli的工作。...这意味着您需要检查GPU的计算能力（版本）。您可以在CUDA中找到支持的GPU列表：CUDA - WIKIPEDIA。...Darknet：C中的开源神经网络 Darknet是用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它快速，易于安装，并支持CPU和GPU计算。...您可以在GitHub上找到源代码，或者您可以在这里阅读更多关于Darknet可以执行的操作： 安装Darknet Darknet易于安装和运行。这篇文章将引导您了解。
一个在Intel工作的OpenCV作者在访问一些大学时，注意到许多顶尖大学中的研究组(如MIT媒体实验室)拥有很好的内部使用的开放计算机视觉库– (在学生们之间互相传播的代码)，这会帮助一个新生从高的起点开始他...2）通过提供一个通用的架构来传播视觉知识，开发者可以在这个架构上继续开展工作，所以代码应该是非常易读的且可改写。...新版本包括了TLD、鱼眼镜头模型等全新算法，还包括了一些更高层次可以直接拿来用的高级封装，比如汽车检测等。4）引入T-API，使OpenCL加速更容易。...目前可以参考OpenCV源代码中T-API的范例。可以发现，开启和关闭OpenCL加速，只需要一个语句就够了。这也就是为什么ocl模块会消失了吧。5）更多指令集优化。...4）开发语言：OpenGL是用C语言编写的API，对于初学者和非专业开发人员来说，学习和使用OpenGL比较困难。而DirectX是用C++编写的API，更易于学习和使用。
本章的所有代码都可以在我们的代码库中找到。 观看以下视频，查看运行中的代码 使用 OpenCV 检测对象 OpenCV 中有许多方法可以进行对象检测。...然后在每个框的左上角绘制一个字符串，其中包含类名和相应检测到的对象的置信度。 至此，用 YOLO 检测物体的工作完成了。 但是，在编译和运行应用之前，还有几件事要做。...由于我们在第 6 章，“实时对象检测”中介绍了深度学习模型，因此建议您先阅读本章之前的内容。 本章的所有代码都可以在本书的代码存储库中找到。...这六个阶段中的每个阶段都将其前一级的输出作为输入，并将输出提供给下一级。 此外，在某些阶段，我们可以或需要编写着色器程序来参与这项工作。...如果您对主要用于 2D 和 3D 图形开发的 OpenGL 不太感兴趣，但是对异构计算感兴趣，则可以参考 OpenCL 或 CUDA。
OpenCV的部署用途包括将街景图像拼接在一起，检测以色列监视视频中的入侵，监视中国的矿山设备，帮助机器人导航和拾取Willow Garage的物体，检测欧洲游泳池溺水事故，在西班牙和纽约，在土耳其检查跑道上的碎屑...目前正在积极开发功能齐全的CUDA和OpenCL接口。有500多种算法，而构成或支持这些算法的功能大约是其10倍。OpenCV用C ++原生编写，并具有可与STL容器无缝配合的模板化接口。...OpenCL：开放计算语言（OpenCL）是一种开放标准，用于编写跨异构平台（包括CPU，GPU，DSP等）运行的代码。...在计算机视觉中，许多算法可以在GPU上比在CPU上更有效地运行：例如图像处理，矩阵算术，计算摄影，对象检测等。 OpenGL：OpenGL是开发便携式，交互式2D和3D图形应用程序的主要环境。...Open3D是从一开始就开发出来的，带有很少的，经过仔细考虑的依赖项。它可以在不同的平台上设置，并且可以从源代码进行最小的编译。代码干净，样式一致，并通过清晰的代码审查机制进行维护。
帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上，并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。...我们的目标是与Intel合作，将Nvidia的GPU支持添加到Intel/LLVM的上游编译器中。 “这是一个早期的，不完整的，发布和进一步的工作正在进行中，以集成更多的功能和改进性能。”...该博客有更多关于试验新的dpc++功能的细节。书中还描述了哪些是有效的，哪些是无效的。例如，“目前，编译后的SYCL应用程序只能针对CUDA或OpenCL，不能同时针对两者。...[i]针对OpenCL的c++单源异构编程 SYCL是一个免版权费的、跨平台的抽象层，它建立在OpenCL的底层概念、可移植性和效率之上，OpenCL允许使用完全标准的c++以“单源代码”风格编写异构处理器的代码...开发人员在比OpenCL C或c++更高的级别上进行编程，但是始终可以通过与OpenCL、C/ c++库和OpenCV或OpenMP等框架的无缝集成来访问底层代码。
在本章中，将会学到: l 如何使用Kelp.Net来执行自己的测试 l 如何编写测试 l 如何对函数进行基准测试 Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库。...一个内核执行可以在所有或多个PEs上并行运行。 在OpenCL中，任务是在命令队列中调度的。每个设备至少有一个命令队列。...命令示例包括执行内核或读写内存对象。OpenCL设备通常对应于GPU、多核CPU和其他处理器，如数字信号处理器(DSP)和cell/B.E.处理器。...Compute resource 可以由应用程序创建和删除的OpenCL资源。 Compute object 在OpenCL环境中由句柄标识的对象。...Caffe通过CUDA GPU计算满足了行业和互联网规模的媒体需求，在一个K40或Titan GPU上每天处理超过4000万张图像(大约每张图像2毫秒)。
对于一行cuda代码都没写过的我来说，那是不敢想象的，项目负责人每两天催一次进度，连给我配tensorRT，学习如何写高性能cuda代码的机会都不给。我每天都活在自责与痛苦中，为什么我这么菜？...上面介绍的这些是我在拿到一个开发板进行部署之前关注的。 然后，在了解了硬件的一些关键信息之后，我们就可以花几天熟悉一下开发版对应工具链(也就是开发板的前向推理框架)和官方示例。...一般来说特定开发版官方示例都提供了一些经典的视觉任务比如分类，检测使用它们的工具链进行部署的例子，我们要熟悉这些例子，特别关注一下如何Debug，内存释放等等。...我建议在部署一个工程的时候最好进行子任务的拆分，因为这样更容易让我们编码完成之后进行Debug的时候更容易找到是哪部分出了问题，不至于调试时长时间卡顿，降低工作效率。...当然我知道一个人的能力是有限的，如果你仅仅是感兴趣而已，那么你可以选择只学习某个平台比如Arm CPU的优化技术。 我也是处于一边学，一边做的状态。
其原因是，虽然 64 位程序和 32 位程序可以在计算机上同时运行，但 64 位的程序只可以加载 64 位的库或插件，32位程序只能加载 32 位的库或插件。...所需的外围代码，如编译器的块支持、运行库的块支持、内核的支持，也都能在 LLVM 和 XNU 等开源项目代码中找到，所以很快被别的操作系统采用。...最后，CUDA 这类语言仅能产生高效的 GPU 代码，而无法产生 CPU 代码，即：写完的代码只能跑在 GPU 上，在 CPU 上只能“模拟执行”，仅供调试用。...我用 OpenCL 编写科学计算程序时，大量时间是在重启电脑而不是写程序。...苹果一看两人的 ZFS 的移植工作大有前途，立即跟进。
build所需的一些头文件，同时在libgpuarray/lib下面会创建libgpuarray.dylib和libgpuarray-static.a这两个特别重要的动态链接库。...下一步就是测试gpu是否正常工作。 创建如下check1.py文件, 它的功能很简单，就是计算长度为vlen的随机数组每个元素的exp值。...就是说，opencl表示类型，跟cuda类似。但是对于opencl，还要指定platform和设备编号，中间用":"分隔。编号都是连续的，所以这2个数从0开始往后试即可[来源]。...首先时间确实缩短了，graph也是GpuElem，最后numpy的检测也显示是gpu，但是device却显示的是CPU。好像是一种混合体。。。...如果是cuda，最新的gpuarray是可以显示PCI总线id的： Mapped name None to device cuda: GeForce 840M; PCI Bus ID: 0000:
2.3.1OpenCL架构 （1）平台架构 该模型描述内部单元之间的关系，如图１所示。主机可以是个人计算机或超级计算机。设备可以是CPU、GPU、DSP或其它处理器。...在一个计算单元内可运行同一工作组中的工作项，并且该组内的工作可以并发执行在多个处理单元上。...在OpenCL平台层上，开发人员可以查询系统中的平台数目并选定运行平台，在指定的平台上选择必要的计算设备并对它们进行初始化，然后可以建立上下文，并创建命令队列。...2.4 总结 根据下表可以看出，两者采用了不同的开发语言： (1)CUDA采用的是CUDA C作为开发语言，是一种类Ｃ的编程语言，它包含对Ｃ语言的最小扩展集和一个运行时库，编写的文件由NVCC编译器编译...那么在完成一次全画面识别后，需让识别框变大点再从头开始——这样看来，就是恐怖的工作量了。一张1920×1080分辨率的静态图片若经多次识别框大小调整并最终找到人脸，识别（框）总量大概为4百万个！
同一小组的刘洪亮在微博上解释到：“TVM 可以把模型部署到不同硬件，比如群众常问的能不能用 AMD 的 GPU，用 FPGA 怎么搞，TVM 提供这个中间层有效解决这个问题”。...OpenGL / WebGL 允许我们能够在未安装 CUDA 的环境中使用 GPU。目前这是在浏览器中使用 GPU 的唯一方式。...如图 2 所示，TVM 使用统一的 AST 来定义其内核，并将其编译为用于不同的平台的代码。 图 2 这就意味着： 你不需要额外编写大量的代码就可以将现有模型部署到 WebGL 上。...设备的代码被编译到 WebGL 平台上，我们可以在Firefox 浏览器上运行该模型。 从以上得到的结果我们可以看到，TVM OpenGL 后端与 OpenCL 有相似的性能。...更有意思的是，浏览器中的 WebGL 版本并不比桌面端的 OpenGL 运行效率慢。考虑到主机的代码是 JavaScript 编写的，出现这个现象的确让人惊讶。
CNNdroid，网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452，这个是用 renderscript 作优化的深度学习框架，不过就代码实现和实际测试结果来看，性能一般。...通用 本工程需要支持 caffe 产出的模型文件，支持常见的网络如lenet、ResNet等等。这个工作量包括编写相应层的算子，设计网络结构，解析caffe模型的参数等。...使用GPU加速有如下一些方案： CUDA、OpenCL、OpenGL（ES）、RenderScript、Metal CUDA只适用到NVIDIA的GPU，Metal只适用于apple系列，这两个对...有 computer shader之后，编程就跟opencl、metal类似，这些工作量可以大幅降低，大大加快开发。 2....不能对齐的情况在shader中处理，比如下面的代码： ? 3. 适当地合并/去除layer 如正则层可以直接和上一层合并（末尾加个max处理就行），dropout层可以直接丢弃。
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