Detail práce

Detekce objektů na GPU

Diplomová práce Student: Jurák Martin Akademický rok: 2014/2015 Vedoucí: Juránek Roman, Ing., Ph.D.
Název anglicky
Object Detection on GPU
Jazyk práce
český
Abstrakt

Tato práce je zaměřena na akceleraci detekce objektů v obraze metodou Random Forest. Detektor Random Forest se skládá ze souboru náhodných rozhodovacích stromů, které jsou na sobě nezávisle vyhodnocovány, čehož lze využít pro akceleraci na grafické jednotce. Vývoj a zvyšování výkonu grafických procesorů umožnilo použití GPU pro masivně paralelní obecné výpočty (GPGPU). Cílem této práce je popsat způsob implementace metody Random Forest na GPU s využitím standardu OpenCL.

Klíčová slova

Detekce objektů, GPGPU, GPU, OpenCL, Random Forest

Ústav
Ústav počítačové grafiky a multimédií FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie, obor Počítačová grafika a multimédia
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení D
Obhajoba
26. srpna 2015
Oponent
Hradiš Michal, Ing., Ph.D.
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm "D".

Otázky u obhajoby
  1. Kam zmizel CPU overhead? Vypustil jste ho z prezentovaných měření, nebo se Vám ho podařilo eliminovat? Jak rychle dokážete zpracovat video (kolik fps)?
  2. Má použití "mipmap" obrazu nějakou výhodu oproti paralelnímu zmenšení a vyhodnocení detektoru na všech rozlišeních nezávisle? Nic nebrání tomu počítat detekci na mnoha obrázcích paralelně a nezávisle.
  3. Proč používáte work group 32x8? Proč je work group 2D i po přeskupení vláken?
  4. Proč zmenšujete obraz bilineární interpolací? Nemá tento postup negativní vliv na úspěšnost detekce?
  5. Proč na obrázku 6.3 po snížení "ShrinkFactor" na 2 některé detekce zmizely a proč se objevily velké detect (např. dvě auta v popředí)? Neměly by pouze přibýt detekce objektů v rozmezí velkostí 80x80 a 40x40 pixelů?
Komise
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT), předseda
Beran Vítězslav, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Růžička Richard, doc. Ing., Ph.D., MBA (UPSY FIT VUT), člen
Rybička Jiří, doc. Ing. Dr. (Mendelu), člen
Citace
JURÁK, Martin. Detekce objektů na GPU. Brno, 2015. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2015-08-26. Vedoucí práce Juránek Roman. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/18156/
BibTeX 
@mastersthesis{FITMT18156,
    author = "Martin Jur\'{a}k",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Detekce objekt\r{u} na GPU",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2015,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/18156/"
}

Závěrečné práce

Nahoru