SlideShare a Scribd company logo

画像処理の高性能計算

画像工学研究会

1 of 45
Download to read offline
画像処理の高性能計算
名古屋工業大学
福嶋 慶繁
2021/1/21 画像工学(IE)研究会
画像処理に高速化に関する話
画工研の中心の話題の一つである符号化と
高速化のアナロジーに関する話
本日の話 2
画像の高解像度化
アプリケーションの多様化
画素を高速に計算する需要は昔よりも高く
画像処理自体も複雑に
速く,様々なプログラムを高速化するには?
–最適化された関数の提供だけでは対応できなく
–プログラミング言語・コンパイラとして画像処理
をサポート
背景 3
High-Performance Computing
–並列・ベクトル計算等による科学技術計算によ
る高速化
–スパコンによる計算
–GPGPU
計算するもの
–粒子計算
–拡散方程式
–など
高性能計算 4
画像中の画素の計算を並列に,かつキャッ
シュ効率のよい計算する方法を考えること
–演算能力の向上
–データ転送能力の向上
重要な点は下記3つのトレードオフ
–並列性
• 演算能力を上げる
–局所性
• データ転送能力を上げる
–冗長計算
• 両者を満たすために必要な余分な処理
画像処理における高性能計算 5
ムーアの法則に従って集積回路のトランジス
タ数は年々倍増
–多コア,ベクトル演算器,大容量キャッシュに
計算機の高性能化 6
40th Anniversary of the Microprocessor
https://newsroom.intel.com/press-kits/40th-anniversary-of-the-microprocessor/
2011年:Core i7 3960X vs Intel 4004
35万倍
1971年:Intel 4004
トランジスタ2300個
Ad

Recommended

マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理Norishige Fukushima
 
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門Norishige Fukushima
 
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないことNorishige Fukushima
 
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)Toru Tamaki
 
コンピューテーショナルフォトグラフィ
コンピューテーショナルフォトグラフィコンピューテーショナルフォトグラフィ
コンピューテーショナルフォトグラフィNorishige Fukushima
 
ARM CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門
ARM CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門ARM CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門
ARM CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門Fixstars Corporation
 
ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺Norishige Fukushima
 
3次元計測とフィルタリング
3次元計測とフィルタリング3次元計測とフィルタリング
3次元計測とフィルタリングNorishige Fukushima
 

More Related Content

What's hot

SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII
 
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida
 
計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング
計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング
計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミングNorishige Fukushima
 
基礎線形代数講座
基礎線形代数講座基礎線形代数講座
基礎線形代数講座SEGADevTech
 
TensorFlow Liteを使った組み込みディープラーニング開発
TensorFlow Liteを使った組み込みディープラーニング開発TensorFlow Liteを使った組み込みディープラーニング開発
TensorFlow Liteを使った組み込みディープラーニング開発Makoto Koike
 
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​SSII
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情Yuta Kikuchi
 
CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法Hirokatsu Kataoka
 
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量takaya imai
 
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用SSII
 
【メタサーベイ】Neural Fields
【メタサーベイ】Neural Fields【メタサーベイ】Neural Fields
【メタサーベイ】Neural Fieldscvpaper. challenge
 
オープンソース SLAM の分類
オープンソース SLAM の分類オープンソース SLAM の分類
オープンソース SLAM の分類Yoshitaka HARA
 
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜​
SSII2020SS:  微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜​SSII2020SS:  微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜​
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜​SSII
 
画像生成・生成モデル メタサーベイ
画像生成・生成モデル メタサーベイ画像生成・生成モデル メタサーベイ
画像生成・生成モデル メタサーベイcvpaper. challenge
 
NumPyが物足りない人へのCython入門
NumPyが物足りない人へのCython入門NumPyが物足りない人へのCython入門
NumPyが物足りない人へのCython入門Shiqiao Du
 
Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門大樹 小倉
 
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜SSII
 
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -MPRG_Chubu_University
 

What's hot (20)

SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
 
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
 
計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング
計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング
計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング
 
基礎線形代数講座
基礎線形代数講座基礎線形代数講座
基礎線形代数講座
 
TensorFlow Liteを使った組み込みディープラーニング開発
TensorFlow Liteを使った組み込みディープラーニング開発TensorFlow Liteを使った組み込みディープラーニング開発
TensorFlow Liteを使った組み込みディープラーニング開発
 
プログラムを高速化する話
プログラムを高速化する話プログラムを高速化する話
プログラムを高速化する話
 
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
 
CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法
 
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
 
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
 
【メタサーベイ】Neural Fields
【メタサーベイ】Neural Fields【メタサーベイ】Neural Fields
【メタサーベイ】Neural Fields
 
オープンソース SLAM の分類
オープンソース SLAM の分類オープンソース SLAM の分類
オープンソース SLAM の分類
 
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜​
SSII2020SS:  微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜​SSII2020SS:  微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜​
SSII2020SS: 微分可能レンダリングの最新動向 〜「見比べる」ことによる3次元理解 〜​
 
画像生成・生成モデル メタサーベイ
画像生成・生成モデル メタサーベイ画像生成・生成モデル メタサーベイ
画像生成・生成モデル メタサーベイ
 
NumPyが物足りない人へのCython入門
NumPyが物足りない人へのCython入門NumPyが物足りない人へのCython入門
NumPyが物足りない人へのCython入門
 
Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門
 
明日使えないすごいビット演算
明日使えないすごいビット演算明日使えないすごいビット演算
明日使えないすごいビット演算
 
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
SSII2022 [TS1] Transformerの最前線〜 畳込みニューラルネットワークの先へ 〜
 
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
画像局所特徴量と特定物体認識 - SIFTと最近のアプローチ -
 

Similar to 画像処理の高性能計算

Halide による画像処理プログラミング入門
Halide による画像処理プログラミング入門Halide による画像処理プログラミング入門
Halide による画像処理プログラミング入門Fixstars Corporation
 
第11回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第11回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)第11回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第11回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)RCCSRENKEI
 
準同型暗号の実装とMontgomery, Karatsuba, FFT の性能
準同型暗号の実装とMontgomery, Karatsuba, FFT の性能準同型暗号の実装とMontgomery, Karatsuba, FFT の性能
準同型暗号の実装とMontgomery, Karatsuba, FFT の性能MITSUNARI Shigeo
 
Or seminar2011final
Or seminar2011finalOr seminar2011final
Or seminar2011finalMikio Kubo
 
TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望
TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望
TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望Kohei KaiGai
 
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database AnalyticsPL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database AnalyticsKohei KaiGai
 
LLVMで遊ぶ(整数圧縮とか、x86向けの自動ベクトル化とか)
LLVMで遊ぶ(整数圧縮とか、x86向けの自動ベクトル化とか)LLVMで遊ぶ(整数圧縮とか、x86向けの自動ベクトル化とか)
LLVMで遊ぶ(整数圧縮とか、x86向けの自動ベクトル化とか)Takeshi Yamamuro
 
2015年度GPGPU実践プログラミング 第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化)2015年度GPGPU実践プログラミング 第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化)智啓 出川
 
【関東GPGPU勉強会#4】GTX 1080でComputer Vision アルゴリズムを色々動かしてみる
【関東GPGPU勉強会#4】GTX 1080でComputer Visionアルゴリズムを色々動かしてみる【関東GPGPU勉強会#4】GTX 1080でComputer Visionアルゴリズムを色々動かしてみる
【関東GPGPU勉強会#4】GTX 1080でComputer Vision アルゴリズムを色々動かしてみるYasuhiro Yoshimura
 
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)Shintaro Fukushima
 
GPUが100倍速いという神話をぶち殺せたらいいな ver.2013
GPUが100倍速いという神話をぶち殺せたらいいな ver.2013GPUが100倍速いという神話をぶち殺せたらいいな ver.2013
GPUが100倍速いという神話をぶち殺せたらいいな ver.2013Ryo Sakamoto
 
第12回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第12回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)第12回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第12回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)RCCSRENKEI
 
200625material naruse
200625material naruse200625material naruse
200625material naruseRCCSRENKEI
 
なにわテック20180127
なにわテック20180127なにわテック20180127
なにわテック20180127Natsutani Minoru
 
第3回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第3回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)第3回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第3回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)RCCSRENKEI
 
200730material fujita
200730material fujita200730material fujita
200730material fujitaRCCSRENKEI
 
【A-1】AIを支えるGPUコンピューティングの今
【A-1】AIを支えるGPUコンピューティングの今【A-1】AIを支えるGPUコンピューティングの今
【A-1】AIを支えるGPUコンピューティングの今Developers Summit
 
文献紹介:Token Shift Transformer for Video Classification
文献紹介:Token Shift Transformer for Video Classification文献紹介:Token Shift Transformer for Video Classification
文献紹介:Token Shift Transformer for Video ClassificationToru Tamaki
 
2015年度GPGPU実践プログラミング 第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法)2015年度GPGPU実践プログラミング 第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法)智啓 出川
 

Similar to 画像処理の高性能計算 (20)

Halide による画像処理プログラミング入門
Halide による画像処理プログラミング入門Halide による画像処理プログラミング入門
Halide による画像処理プログラミング入門
 
第11回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第11回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)第11回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第11回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
 
準同型暗号の実装とMontgomery, Karatsuba, FFT の性能
準同型暗号の実装とMontgomery, Karatsuba, FFT の性能準同型暗号の実装とMontgomery, Karatsuba, FFT の性能
準同型暗号の実装とMontgomery, Karatsuba, FFT の性能
 
Or seminar2011final
Or seminar2011finalOr seminar2011final
Or seminar2011final
 
TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望
TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望
TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望
 
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database AnalyticsPL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
PL/CUDA - Fusion of HPC Grade Power with In-Database Analytics
 
LLVMで遊ぶ(整数圧縮とか、x86向けの自動ベクトル化とか)
LLVMで遊ぶ(整数圧縮とか、x86向けの自動ベクトル化とか)LLVMで遊ぶ(整数圧縮とか、x86向けの自動ベクトル化とか)
LLVMで遊ぶ(整数圧縮とか、x86向けの自動ベクトル化とか)
 
2015年度GPGPU実践プログラミング 第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化)2015年度GPGPU実践プログラミング 第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化)
 
【関東GPGPU勉強会#4】GTX 1080でComputer Vision アルゴリズムを色々動かしてみる
【関東GPGPU勉強会#4】GTX 1080でComputer Visionアルゴリズムを色々動かしてみる【関東GPGPU勉強会#4】GTX 1080でComputer Visionアルゴリズムを色々動かしてみる
【関東GPGPU勉強会#4】GTX 1080でComputer Vision アルゴリズムを色々動かしてみる
 
Gurobi python
Gurobi pythonGurobi python
Gurobi python
 
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
 
GPUが100倍速いという神話をぶち殺せたらいいな ver.2013
GPUが100倍速いという神話をぶち殺せたらいいな ver.2013GPUが100倍速いという神話をぶち殺せたらいいな ver.2013
GPUが100倍速いという神話をぶち殺せたらいいな ver.2013
 
第12回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第12回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)第12回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第12回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
 
200625material naruse
200625material naruse200625material naruse
200625material naruse
 
なにわテック20180127
なにわテック20180127なにわテック20180127
なにわテック20180127
 
第3回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第3回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)第3回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
第3回 配信講義 計算科学技術特論B(2022)
 
200730material fujita
200730material fujita200730material fujita
200730material fujita
 
【A-1】AIを支えるGPUコンピューティングの今
【A-1】AIを支えるGPUコンピューティングの今【A-1】AIを支えるGPUコンピューティングの今
【A-1】AIを支えるGPUコンピューティングの今
 
文献紹介:Token Shift Transformer for Video Classification
文献紹介:Token Shift Transformer for Video Classification文献紹介:Token Shift Transformer for Video Classification
文献紹介:Token Shift Transformer for Video Classification
 
2015年度GPGPU実践プログラミング 第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法)2015年度GPGPU実践プログラミング 第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法)
2015年度GPGPU実践プログラミング 第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法)
 

More from Norishige Fukushima

計算スケジューリングの効果~もし,Halideがなかったら?~
計算スケジューリングの効果~もし,Halideがなかったら?~計算スケジューリングの効果~もし,Halideがなかったら?~
計算スケジューリングの効果~もし,Halideがなかったら?~Norishige Fukushima
 
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化Norishige Fukushima
 
デプスセンサとその応用
デプスセンサとその応用デプスセンサとその応用
デプスセンサとその応用Norishige Fukushima
 
複数台のKinectV2の使い方
複数台のKinectV2の使い方複数台のKinectV2の使い方
複数台のKinectV2の使い方Norishige Fukushima
 
Comparison between Blur Transfer and Blur Re-Generation in Depth Image Based ...
Comparison between Blur Transfer and Blur Re-Generation in Depth Image Based ...Comparison between Blur Transfer and Blur Re-Generation in Depth Image Based ...
Comparison between Blur Transfer and Blur Re-Generation in Depth Image Based ...Norishige Fukushima
 
Non-essentiality of Correlation between Image and Depth Map in Free Viewpoin...
Non-essentiality of Correlation between Image and Depth Map in Free Viewpoin...Non-essentiality of Correlation between Image and Depth Map in Free Viewpoin...
Non-essentiality of Correlation between Image and Depth Map in Free Viewpoin...Norishige Fukushima
 
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎Norishige Fukushima
 
Popcntによるハミング距離計算
Popcntによるハミング距離計算Popcntによるハミング距離計算
Popcntによるハミング距離計算Norishige Fukushima
 
OpenCVの拡張ユーティリティ関数群
OpenCVの拡張ユーティリティ関数群OpenCVの拡張ユーティリティ関数群
OpenCVの拡張ユーティリティ関数群Norishige Fukushima
 

More from Norishige Fukushima (11)

計算スケジューリングの効果~もし,Halideがなかったら?~
計算スケジューリングの効果~もし,Halideがなかったら?~計算スケジューリングの効果~もし,Halideがなかったら?~
計算スケジューリングの効果~もし,Halideがなかったら?~
 
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
 
デプスセンサとその応用
デプスセンサとその応用デプスセンサとその応用
デプスセンサとその応用
 
複数台のKinectV2の使い方
複数台のKinectV2の使い方複数台のKinectV2の使い方
複数台のKinectV2の使い方
 
Libjpeg turboの使い方
Libjpeg turboの使い方Libjpeg turboの使い方
Libjpeg turboの使い方
 
Comparison between Blur Transfer and Blur Re-Generation in Depth Image Based ...
Comparison between Blur Transfer and Blur Re-Generation in Depth Image Based ...Comparison between Blur Transfer and Blur Re-Generation in Depth Image Based ...
Comparison between Blur Transfer and Blur Re-Generation in Depth Image Based ...
 
Non-essentiality of Correlation between Image and Depth Map in Free Viewpoin...
Non-essentiality of Correlation between Image and Depth Map in Free Viewpoin...Non-essentiality of Correlation between Image and Depth Map in Free Viewpoin...
Non-essentiality of Correlation between Image and Depth Map in Free Viewpoin...
 
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
コンピュテーショナルフォトグラフティの基礎
 
Popcntによるハミング距離計算
Popcntによるハミング距離計算Popcntによるハミング距離計算
Popcntによるハミング距離計算
 
OpenCVの拡張ユーティリティ関数群
OpenCVの拡張ユーティリティ関数群OpenCVの拡張ユーティリティ関数群
OpenCVの拡張ユーティリティ関数群
 
WebP入門
WebP入門WebP入門
WebP入門
 

Recently uploaded

AWS (Amazon Web Services) を勉強してみる おさらい 2024/02/16の勉強会で発表されたものです。
AWS (Amazon Web Services) を勉強してみる おさらい 2024/02/16の勉強会で発表されたものです。AWS (Amazon Web Services) を勉強してみる おさらい 2024/02/16の勉強会で発表されたものです。
AWS (Amazon Web Services) を勉強してみる おさらい 2024/02/16の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHubK Kinzal
 
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)Kanta Sasaki
 
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdfHarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdfMatsushita Laboratory
 
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdfAyachika Kitazaki
 
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみんscikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみんtoshinori622
 

Recently uploaded (6)

AWS (Amazon Web Services) を勉強してみる おさらい 2024/02/16の勉強会で発表されたものです。
AWS (Amazon Web Services) を勉強してみる おさらい 2024/02/16の勉強会で発表されたものです。AWS (Amazon Web Services) を勉強してみる おさらい 2024/02/16の勉強会で発表されたものです。
AWS (Amazon Web Services) を勉強してみる おさらい 2024/02/16の勉強会で発表されたものです。
 
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
 
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
 
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdfHarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
 
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
 
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみんscikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
 

画像処理の高性能計算