Abstract-De kompakta deskriptorer för visuell sökning (CDVS) standard från ISO / IEC rörliga bilder expertgrupp (MPEG) har lyckats möjliggöra interoperabilitet för effektiv och effektiv bildsökning genom att standardisera bitström syntax av kompakta funktionsdeskriptorer. Den intensiva beräkningen av CDVS encoder hindrar dock tyvärr dess omfattande spridning inom industrin för storskalig visuell sökning. I detta dokument, vi ser över fördelarna med låg komplexitet design av CDVS kärnteknik och presentera en mycket snabb CDVS kodare genom att utnyttja den massiva parallella utförande resurser GPU. Vi skiftar elegant de beräkningsintensiva och parallellvänliga modulerna till toppmoderna GPU-plattformar, där trådblockstilldelningen och minnesåtkomsten är gemensamt optimerade för att eliminera prestandaförluster. Dessutom, dessa operationer med tunga databeroende tilldelas CPU för att lösa den extra men inte nödvändiga beräkningsbördan för GPU. Dessutom har vi visat den föreslagna snabba CDVS kodare kan fungera bra med de konvolution neurala nätverk metoder som harmoniskt har utnyttjat fördelarna med GPU-plattformar, och gav betydande prestandaförbättringar. Omfattande experimentella resultat över riktmärken utvärderas, vilket har visat att snabb CDVS kodare med GPU-CPU hybrid computing är lovande för skalbar visuell sökning.
Duan m.fl. REF presenterar en snabb CDVS kodare som implementeras med hybrid GPU-CPU computing.
Fast MPEG-CDVS Encoder with GPU-CPU Hybrid Computing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}