GPGPUによるFerns Descriptorの学習の高速化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-05-16
• タイトル: GPGPUによるFerns Descriptorの学習の高速化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: GPGPU Accelerated Ferns Descriptor
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論ダイジェスト
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京農工大学大学院
• 著者所属: 東京農工大学大学院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Univ. of Agri. and Tech.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Univ. of Agri. and Tech.
• 著者名: 北川, 正理; 清水, 郁子
• 著者名(英): Masamichi, Kitagawa; Ikuko, Shimizu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 画像の特徴抽出手法のひとつであるFerns Descriptorは，インプリメントが容易でありマッチングが高速な手法であるが，前処理として行う学習に非常に計算時間がかかることが知られている．そこで，本研究では，Ferns Descriptorの学習時間をGPGPUを利用して高速化する．このとき，メモリアクセスやデータ転送が遅いことが問題になる．そこで，使用メモリを削減し，並列化を効率よく行うために，キーポイント数，Ferns数，クラスが含むパッチ数の3通りで並列化を行い，学習で扱うデータによってGPU内の処理をモジュール化し，特徴量を圧縮してメモリの効率化を図る．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Ferns descriptor is one of the feature extraction methods. It is easy to implement and its matching is very fast. However, the computational time for its learning is very high. In this paper, a method for fast learning of Ferns descriptor by GPGPU is proposed. Data transfer between GPU and CPU and memory access is very slow. To reduce the memory usage, three parallelization are tested by number of keypoints, by number of Ferns, and by number of patches. To reduce the data transfer between GPU and CPU by introducing the one dimensional indices for the image coordinate and controlling the device memory in GPU by dividing learning step of the Ferns descriptor into small steps.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2012-CVIM-182, 号 4, p. 1-5, 発行日 2012-05-16
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会