Abstract-Computer vision betraktas som en av de mest komplexa och beräkningsintensiva problem. I allmänhet försöker ett datorsynsystem (CVS) att relatera scen(er) till modeller. En typisk CVS använder algoritmer från ett mycket brett spektrum såsom numeriska, bildbehandling, grafalgoritmer, symbolisk bearbetning och artificiell intelligens. Detta dokument presenterar en multiprocessorarkitektur+ kallad "NE-TRA", för datorseende system. NETFLA är en mycket flexibel arkitektur. Topologin för NETRA definieras rekursivt och är därför lätt skalbar från små till stora system. Det är en hierarkisk arkitektur med en trädtypskontrollhierarki. Dess blad noder består av ett kluster av processorer som är anslutna med en programmerbar crossbar med selektiv sändningskapacitet för att ge önskad flexibilitet. Processorer i kluster kan fungera i SIMD-, MIMD- eller Systoliska-liknande lägen. Andra egenskaper i arkitekturen inkluderar integrering av begränsad datadriven beräkning inom en främst styrflödesmekanism, blocknivåkontroll och dataflöde, decentralisering av minneshanteringsfunktioner och hierarkisk lastbalansering och schemaläggningskapacitet. I detta dokument presenteras också en kvalitativ utvärdering och preliminära resultat av ett kluster av NETRA.
NETRA REF var en parallell arkitektur för datorseende.
NETRA: A hierarchical and partitionable architecture for computer vision systems
{'venue': 'IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}