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用于对象检索的鲁棒空间匹配及其在GPU上的并行实现
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上传时间: 2021-02-23
详细说明:用于对象检索的空间匹配通常很耗时,并且容易受到视点变化的影响。 为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的空间匹配方法,该方法对视点变化具有鲁棒性,并在现代图形处理单元(GPU)上并行实现以用于实时应用。 与先前的对象检索中使用空间仿射方法(其中仿射变换估计基于重力矢量假设)不同,我们的方法通过匹配相应局部区域的仿射协变邻居(ACN)并从每个单个区域估计仿射变换来放弃此强假设。对相应的本地区域。 考虑到实时应用程序,我们在现代GPU上并行实现该方法以加快处理速度。 具有负载平衡功能的计算将平均分配给线程,并且通过基于位图的并行扫描优化了设备内存访问。 实验结果表明,我们的方法比以前的方法更具鲁棒性
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