Работа с изображениями и компьютерное зрение

* Ожидаемое увеличение скорости в сравнении с четырехъядерной системой на базе CUDA. Увеличение скорости согласно внутреннему тестированию NVIDIA или документации поставщика приложения.

• Сегментация
• "CUDA диаграммы: Быстрое создание диаграмм при помощи GPU"
• Особенности
• Быстрое обнаружение и сопоставление инвариантных возможностей при помощи программируемого аппаратного обеспечения
• Быстрое амплитудно-адаптивное отслеживание времени задержки на GPU
• Стерео изображения
• Глубина стерео при помощи унифицированной архитектуры GPU
• Машинное обучение & Обработка данных
• Масштабное глубокое некурируемое машинное обучение при помощи графических процессоров
• Эффективное аппаратное распространение предположений
• Быстрый поиск по методу k-ближайшего соседа при помощи GPU
• Компьютерное видение в биологии

Основные программные ядра для работы с изображениями и компьютерным видением на CUDA GPU

• Сегментация на уровне множеств при помощи CUDA
• Сегментация видео при помощи CUDA
• Многоклассовая реализация SVM при помощи CUDA
• Обнаружение пешеходов
• SIFT (масштабно-инвариантная транcформация возможностей)
• Реализация Мартена Бьоркмана (Marten Bjorkman)
• SiftGPU
• Оптический поток
• Flowlib: Плотный оптический поток
• Байесовский оптический поток
• Библиотеки и коллекции
• GPU4Vision
• OpenVIDIA: Популярные алгоритмы компьютерного видения на CUDA включая:
• Стерео видение
• Композиции, Sobel, RMS, Гистограммы, Threshold и т.п.
• MinGPU: Минимальная библиотека GPU для компьютерного видения
• NVPP: NVIDIA Performance Primitives (Ранний доступ: фокус на обработке видео и изображений)

• GPU-ускорение MATLAB и Mathematica
• Создание медицинских изображений при помощи GPU с поддержкой CUDA

• Другие вертикальные решение Tesla
• Инструменты и библиотеки для разработки на CUDA