SlideShare a Scribd company logo
1 of 34
Download to read offline
OpenVX、
NVIDIA VisionWorks使ってみた
第33回コンピュータビジョン勉強会@関東
2016/4/17
@dandelion1124
自己紹介
Twitter ID:@dandelion1124
webpage: http://atinfinity.github.io/
• 学生時代は画像処理、VRの研究に従事
• 現在は都内勤務エンジニア
• Build InsiderにてOpenCV入門
(http://www.buildinsider.net/small/opencv)を連載中
本日のアジェンダ
• OpenVX
– OpenVXとは
– サンプルコード
– OpenVX Implementation
• NVIDIA VisionWorks
– NVIDIA VisionWorksとは
OpenVXとは
• クロノス・グループが仕様策定しているコンピュータビジョン
アプリケーション向けのライブラリ、フレームワーク
• ターゲットは低消費電力、リアルタイムのアプリケーション
• 様々なヘテロジニアスプロセッサ間の移植性
– DSP、GPU、マルチコアCPU etc…
• 目的の処理を連結グラフで記述(詳細は後述)
https://www.khronos.org/openvx/
OpenVXで定義されるデータ構造
• vx_image
– 画像データを格納する型
• vx_array
– arrayデータを格納する型
• vx_matrix
– 行列データを格納する型
OpenVXで定義されるデータ構造
• vx_status
– ステータスを表すenum値
• VX_SUCCESS
• VX_ERROR_NO_MEMORY
• VX_ERROR_INVALID_VALUE
etc...
– 詳細はOpenVX仕様書、vx_status_eのenum値を参照の
こと。
OpenVXで定義されるデータ構造
• vx_node
– 目的の処理を記述するための処理単位
– OpenVXではプリミティブな処理(フィルタ処理、色変換
etc…)を規定
• vx_graph
– vx_nodeによって処理とデータの流れを記述した連結グラ
フ
• Sobelフィルタの処理を記述したグラフ構成例
OpenVXで定義されるデータ構造
Sobel3x3 Magnitude
dx
dy
Convert
Depth
mag dstsrc
画像データ ノード
OpenVXで定義されるデータ構造
• グラフのライフサイクル
Graph Construction
Graph Verification
Graph Execution
Graph Deconstruction
data updates
reference changes
OpenVX specification v1.0.1から引用
OpenVXで処理時間を測る
• graphの処理時間を測る
• nodeの処理時間を測る
vx_perf perf;
vxQueryGraph(graph1, VX_GRAPH_ATTRIBUTE_PERFORMANCE, &perf, sizeof(perf));
std::cout << (perf.tmp / 1000000.0) << “[ms]” << std::endl;
vx_perf perf;
vxQueryNode(node1, VX_NODE_ATTRIBUTE_PERFORMANCE, &perf, sizeof(perf));
std::cout << (perf.tmp / 1000000.0) << “[ms]” << std::endl;
サンプルコード(OpenVX)
• context生成
• image生成
• graph生成
• node生成
• graph検証
• graph実行
• node破棄
• graph破棄
• image破棄
• context破棄
初期化
Vision処理
後処理
サンプルコード(OpenVX)
vx_context context = vxCreateContext();
vx_image src;
vx_image dst;
vx_graph graph = vxCreateGraph(context);
vx_node node = vxColorConvertNode(graph, src, dst);
vxVerifyGraph(graph);
vxProcessGraph(graph);
vxReleaseNode(&node);
vxReleaseGraph(&graph);
vxReleaseImage(&vx_src);
vxReleaseImage(&vx_dst);
vxReleaseContext(&context);
①初期化
②Vision処理
③後処理
サンプルコード(OpenVX)
vx_context context = vxCreateContext();
vx_image src;
vx_image dst;
vx_graph graph = vxCreateGraph(context);
vx_node node = vxColorConvertNode(graph, src, dst);
vxVerifyGraph(graph);
vxProcessGraph(graph);
vxReleaseNode(&node);
vxReleaseGraph(&graph);
vxReleaseImage(&vx_src);
vxReleaseImage(&vx_dst);
vxReleaseContext(&context);
②Vision処理
③後処理
context生成
image生成
画像データをコピーする
処理は時間の都合上割愛。
サンプルコード(OpenVX)
vx_context context = vxCreateContext();
vx_image src;
vx_image dst;
vx_graph graph = vxCreateGraph(context);
vx_node node = vxColorConvertNode(graph, src, dst);
vxVerifyGraph(graph);
vxProcessGraph(graph);
vxReleaseNode(&node);
vxReleaseGraph(&graph);
vxReleaseImage(&vx_src);
vxReleaseImage(&vx_dst);
vxReleaseContext(&context);
②Vision処理
③後処理
graph生成
node生成
このサンプルは
色変換のnode
graph検証
graphが正しく作られて
いればVX_SUCCSESSが
返ってくる
サンプルコード(OpenVX)
vx_context context = vxCreateContext();
vx_image src;
vx_image dst;
vx_graph graph = vxCreateGraph(context);
vx_node node = vxColorConvertNode(graph, src, dst);
vxVerifyGraph(graph);
vxProcessGraph(graph);
vxReleaseNode(&node);
vxReleaseGraph(&graph);
vxReleaseImage(&vx_src);
vxReleaseImage(&vx_dst);
vxReleaseContext(&context);
③後処理
graph実行
graphの記述に沿った
処理が実行される
サンプルコード(OpenVX)
vx_context context = vxCreateContext();
vx_image src;
vx_image dst;
vx_graph graph = vxCreateGraph(context);
vx_node node = vxColorConvertNode(graph, src, dst);
vxVerifyGraph(graph);
vxProcessGraph(graph);
vxReleaseNode(&node);
vxReleaseGraph(&graph);
vxReleaseImage(&vx_src);
vxReleaseImage(&vx_dst);
vxReleaseContext(&context);
後処理
OpenVX Implementation
OpenVX Implementationとして有名どころは以下の2つ。
• AMD OpenVX (AMDOVX)
– http://gpuopen.com/compute-product/amd-openvx/
• NVIDIA VisionWorks
– https://developer.nvidia.com/embedded/visionworks
参考URL:https://www.khronos.org/openvx/resources
AMD OpenVX(AMDOVX)
• AMD APP SDKを使ったOpenVX Implementation
– OpenCL v2.0以降の機能を用いて実装されている
• C++11以降をサポートしているコンパイラが必要
• オープンソース!(なのでソースコードが読める)
– https://github.com/GPUOpen-ProfessionalCompute-
Libraries/amdovx-core
• Windows上での環境構築方法をまとめました
https://github.com/atinfinity/lab/wiki/AMD-OpenVX-
%28AMDOVX%29%E3%81%AE%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%A7%8B%E7%A
F%89
NVIDIA VisionWorks
• CUDAを使ったOpenVX Imprementation
• 2016/4/8時点で最新のVisionWorks v1.0を使うには
CUDA Toolkit v7.0のインストールが必要
• Jetson TK1、TX1でも動作する!
– JetPack(https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack)をイ
ンストールすることでVisionWorksが使える
• Webinarも用意されている
https://developer.nvidia.com/embedded/learn/tutorials#collapseVisionWork
s
OpenVX Implementation
OpenVX Implementationとして有名どころは以下の2つ。
• AMD OpenVX (AMDOVX)
– http://gpuopen.com/compute-product/amd-openvx/
• NVIDIA VisionWorks
– https://developer.nvidia.com/embedded/visionworks
参考URL:https://www.khronos.org/openvx/resources
(主に宗教上の理由で)今回はこちらを使ってみました
NVIDIA VisionWorks
VisionWorksの構成はざっくりとこんな感じらしい。
CUDA
VisionWorks Toolkit
VisionWorks
Primitives
VisionWorks
Framework
Application Code
http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2014/presentations/S4714-nvidia-vision-toolkit-adas-
photography.pdf
NVIDIA VisionWorks
VisionWorksの構成はざっくりとこんな感じらしい。
CUDA
VisionWorks Toolkit
VisionWorks
Primitives
VisionWorks
Framework
Application Code
 OpenVX API
 NVIDIA Extension
 OpenVX Framework
 NVIDIA Extension
http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2014/presentations/S4714-nvidia-vision-toolkit-adas-
photography.pdf
NVIDIA VisionWorks
OpenVX
Node
OpenVX
Node
VisionWorks
Node
VisionWorks
Node
http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2014/presentations/S4714-nvidia-vision-toolkit-adas-photography.pdf
OpenVX Graph
VisionWorks Node(CUDAを使って実装されたNode)を
使うことでGPUの恩恵を受けることができる
※VisionWorks NodeはOpenVX Nodeとして扱える
NVIDIA VisionWorksの機能
• Image Arithmetic
– Add/Subtract/Multiply
– Not/Or/And/Xor
– LUT
– Color Convert
etc…
• Flow
– Median Flow
– Optical Flow
etc…
• Depth
– Stereo Block Matching
– Semi-Global Matching
etc…
• Geometric Transform
– Affine Warp
– Flip Image
– Remap
– Scale Image
etc…
https://developer.nvidia.com/embedded/visionworks から抜粋
NVIDIA VisionWorksの機能
• Filters
– Box Filter
– Convolution
– Gaussian Filter
– Laplacian Filter
etc…
• Features
– Fast Corners
– Harris Corners
– Hough Circles
– Hough Lines
etc…
• Analysis
– Histogram
– Histogram Equalization
– Integral Image
– Min Max Locations
etc…
https://developer.nvidia.com/embedded/visionworks から抜粋
NVIDIA VisionWorks使ってみた
• Semi-Global Matching
left image
right image
depth image
入力はDaimler Urban Segmentation Dataset 2014(http://www.6d-vision.com/scene-labeling)の画像データ。
速度計測してみた
• 計測環境
– OS:Windows 10 Pro 64bit
– CPU:Intel Core i7-3930K@3.20GHz
– メモリ:32GB
– GPU:NVIDIA GeForce GTX 680
– VisionWorks:NVIDIA VisionWorks v1.0.25
– CUDA:CUDA Toolkit v7.0
– OpenCV:OpenCV 3.1
– コンパイラ:Visual Studio 2013 Update5
速度計測してみた
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2160p
4320p
処理時間[ms]
画像サイズ
グレースケール化
VisionWorks cuda::GpuMat Mat
速度計測してみた
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
2160p
4320p
処理時間[ms]
画像サイズ
box filter
VisionWorks cuda::GpuMat Mat
速度計測してみた
0 2 4 6 8 10 12
1024x440
処理時間[ms]
画像サイズ
stereoBM
VisionWorks cuda::GpuMat Mat
速度計測してみた
0 20 40 60 80 100 120 140
1024x440
処理時価[ms]
画像サイズ
stereoSGBM
VisionWorks Mat
※OpenCV 3.1時点でGpuMatにSGBMの関数が未実装なのでGpuMatは比較対象から除外
OpenVXを使ってみた所感
• OpenCVに比べてまだまだ対応関数が少ない
– OpenVX v1.0ではプリミティブな関数のみの提供に留まっ
ているが以降のバージョンで追加していく予定らしい
– AMDはOpenCVを使った追加モジュールを公開している
• https://github.com/GPUOpen-ProfessionalCompute-
Libraries/amdovx-modules
• GraphやNodeの概念がちょっと独特
– UIでデータフローを作ってプログラミングをするツール
(http://www.adaptive-vision.com/en/software/ みたいな
の)とは相性が良さそう
OpenVXを使ってみた所感
• 画像データ入出力にちょっと一苦労
– OpenVX仕様書としばらくにらめっこしたりした・・・
– 特にメモリのalignmentあたりをきちんとわかってないと詰
む
• エラー処理はかなり大事
– vx_statusのエラーコードだけだと具体的なエラー箇所、エ
ラー原因の絞り込みがしづらいのでエラー処理はしっかり
書いた方がよさそう
• VisionWorksが思ったよりも高速(な場合もある)
– 機能によっては部分的に使ってみるのもアリかも
OpenVX参考サイト
• 個人wikiにまとめました
– https://github.com/atinfinity/lab/wiki/OpenVX%E5%8F%82%E8%80%
83%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%AF
• 個人的にはAMD OpenVXのコードを重宝しています
– 特にcv::Mat、vx_image間の相互変換処理等のユーティリ
ティ周りが参考になる

More Related Content

What's hot

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
 
SSII2019TS: プロジェクタ・カメラシステムが変わる! ~時間同期の制御で広がる応用~
SSII2019TS: プロジェクタ・カメラシステムが変わる! ~時間同期の制御で広がる応用~SSII2019TS: プロジェクタ・カメラシステムが変わる! ~時間同期の制御で広がる応用~
SSII2019TS: プロジェクタ・カメラシステムが変わる! ~時間同期の制御で広がる応用~SSII
 
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)Deep Learning JP
 
LiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングLiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングTakuya Minagawa
 
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
 
画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成Yoshitaka Ushiku
 
NVIDIA GPUで作るHeadless X11 Linux
NVIDIA GPUで作るHeadless X11 LinuxNVIDIA GPUで作るHeadless X11 Linux
NVIDIA GPUで作るHeadless X11 LinuxTomoki SHISHIKURA
 
[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video Processing (NeRF...
[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video  Processing (NeRF...[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video  Processing (NeRF...
[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video Processing (NeRF...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデルDeep Learning JP
 
【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者
【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者
【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者cvpaper. challenge
 
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionDeep Learning JP
 
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)Kazuki Maeno
 
【卒業論文】深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究
【卒業論文】深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究【卒業論文】深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究
【卒業論文】深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究harmonylab
 
建築革命、更に進化!デジタルツイン基盤の真打ち登場【概要編 Unity Reflect ver 2.1 】
建築革命、更に進化!デジタルツイン基盤の真打ち登場【概要編 Unity Reflect ver 2.1 】建築革命、更に進化!デジタルツイン基盤の真打ち登場【概要編 Unity Reflect ver 2.1 】
建築革命、更に進化!デジタルツイン基盤の真打ち登場【概要編 Unity Reflect ver 2.1 】Unity Technologies Japan K.K.
 
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
 
【DL輪読会】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned f...
【DL輪読会】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned f...【DL輪読会】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned f...
【DL輪読会】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned f...Deep Learning JP
 
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusionHiroki Mizuno
 
【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
 

What's hot (20)

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
 
SSII2019TS: プロジェクタ・カメラシステムが変わる! ~時間同期の制御で広がる応用~
SSII2019TS: プロジェクタ・カメラシステムが変わる! ~時間同期の制御で広がる応用~SSII2019TS: プロジェクタ・カメラシステムが変わる! ~時間同期の制御で広がる応用~
SSII2019TS: プロジェクタ・カメラシステムが変わる! ~時間同期の制御で広がる応用~
 
LiDARとSensor Fusion
LiDARとSensor FusionLiDARとSensor Fusion
LiDARとSensor Fusion
 
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
 
LiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピングLiDAR点群と画像とのマッピング
LiDAR点群と画像とのマッピング
 
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
 
画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成
 
NVIDIA GPUで作るHeadless X11 Linux
NVIDIA GPUで作るHeadless X11 LinuxNVIDIA GPUで作るHeadless X11 Linux
NVIDIA GPUで作るHeadless X11 Linux
 
Android/iOS端末におけるエッジ推論のチューニング
Android/iOS端末におけるエッジ推論のチューニングAndroid/iOS端末におけるエッジ推論のチューニング
Android/iOS端末におけるエッジ推論のチューニング
 
[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video Processing (NeRF...
[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video  Processing (NeRF...[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video  Processing (NeRF...
[DL輪読会]Neural Radiance Flow for 4D View Synthesis and Video Processing (NeRF...
 
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
 
【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者
【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者
【メタサーベイ】Vision and Language のトップ研究室/研究者
 
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[DL輪読会]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
 
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
 
【卒業論文】深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究
【卒業論文】深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究【卒業論文】深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究
【卒業論文】深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究
 
建築革命、更に進化!デジタルツイン基盤の真打ち登場【概要編 Unity Reflect ver 2.1 】
建築革命、更に進化!デジタルツイン基盤の真打ち登場【概要編 Unity Reflect ver 2.1 】建築革命、更に進化!デジタルツイン基盤の真打ち登場【概要編 Unity Reflect ver 2.1 】
建築革命、更に進化!デジタルツイン基盤の真打ち登場【概要編 Unity Reflect ver 2.1 】
 
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
 
【DL輪読会】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned f...
【DL輪読会】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned f...【DL輪読会】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned f...
【DL輪読会】GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned f...
 
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
 
【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
 

Similar to 【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた

【第45回コンピュータビジョン勉強会@関東】NVIDIA VisionWorks Tips紹介
【第45回コンピュータビジョン勉強会@関東】NVIDIA VisionWorks Tips紹介【第45回コンピュータビジョン勉強会@関東】NVIDIA VisionWorks Tips紹介
【第45回コンピュータビジョン勉強会@関東】NVIDIA VisionWorks Tips紹介Yasuhiro Yoshimura
 
OWIN - .NETにおけるPSGI -
OWIN - .NETにおけるPSGI -OWIN - .NETにおけるPSGI -
OWIN - .NETにおけるPSGI -将 高野
 
Netラボ2012年6月勉強会 マイクロソフトのオープンソース戦略を考える
Netラボ2012年6月勉強会 マイクロソフトのオープンソース戦略を考えるNetラボ2012年6月勉強会 マイクロソフトのオープンソース戦略を考える
Netラボ2012年6月勉強会 マイクロソフトのオープンソース戦略を考えるdavid9142
 
Azure DevOpsとVisual Studio App CenterをモバイルアプリのCI/CDに活用しよう
Azure DevOpsとVisual Studio App CenterをモバイルアプリのCI/CDに活用しようAzure DevOpsとVisual Studio App CenterをモバイルアプリのCI/CDに活用しよう
Azure DevOpsとVisual Studio App CenterをモバイルアプリのCI/CDに活用しようShinya Nakajima
 
~ Build と言えば やっぱり Developer! ~ Microsoft 開発ツール最新アップデート
~ Build と言えば やっぱり Developer! ~ Microsoft 開発ツール最新アップデート~ Build と言えば やっぱり Developer! ~ Microsoft 開発ツール最新アップデート
~ Build と言えば やっぱり Developer! ~ Microsoft 開発ツール最新アップデートAkira Inoue
 
20161022 Linux on Azureの世界
20161022 Linux on Azureの世界20161022 Linux on Azureの世界
20161022 Linux on Azureの世界Takayoshi Tanaka
 
Visual Studio を使わず .NET する
Visual Studio を使わず .NET するVisual Studio を使わず .NET する
Visual Studio を使わず .NET するm ishizaki
 
Intel OpenVINO™ ツールキットのご紹介
Intel OpenVINO™ ツールキットのご紹介Intel OpenVINO™ ツールキットのご紹介
Intel OpenVINO™ ツールキットのご紹介Hiroshi Ouchiyama
 
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発日本マイクロソフト株式会社
 
20150421 Geeks Night @ Money Foward
20150421 Geeks Night @ Money Foward20150421 Geeks Night @ Money Foward
20150421 Geeks Night @ Money FowardNaoki Shimizu
 
OSC2013 Tokyo Spring OpenStack Overview
OSC2013 Tokyo Spring OpenStack OverviewOSC2013 Tokyo Spring OpenStack Overview
OSC2013 Tokyo Spring OpenStack Overviewirix_jp
 
なぜあなたのプロジェクトのDevSecOpsは形骸化するのか(CloudNative Security Conference 2022)
なぜあなたのプロジェクトのDevSecOpsは形骸化するのか(CloudNative Security Conference 2022)なぜあなたのプロジェクトのDevSecOpsは形骸化するのか(CloudNative Security Conference 2022)
なぜあなたのプロジェクトのDevSecOpsは形骸化するのか(CloudNative Security Conference 2022)Masaya Tahara
 
クラウドアプリケーションの マルチプロセス・プログラミングモデル を実現する「Data Center Kernel」
クラウドアプリケーションの マルチプロセス・プログラミングモデル を実現する「Data Center Kernel」クラウドアプリケーションの マルチプロセス・プログラミングモデル を実現する「Data Center Kernel」
クラウドアプリケーションの マルチプロセス・プログラミングモデル を実現する「Data Center Kernel」Etsuji Nakai
 
お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!~ Citrix と Microsoft のタッグがもたらす次世代型クラウド・デス...
お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!~ Citrix と Microsoft のタッグがもたらす次世代型クラウド・デス...お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!~ Citrix と Microsoft のタッグがもたらす次世代型クラウド・デス...
お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!~ Citrix と Microsoft のタッグがもたらす次世代型クラウド・デス...Takamasa Maejima
 
Windows serverとインフラ関連アップデート
Windows serverとインフラ関連アップデートWindows serverとインフラ関連アップデート
Windows serverとインフラ関連アップデートTsukasa Kato
 
Qlik Sense Extension開発 - Extensionの概要から実際の開発詳細まで
Qlik Sense Extension開発 - Extensionの概要から実際の開発詳細までQlik Sense Extension開発 - Extensionの概要から実際の開発詳細まで
Qlik Sense Extension開発 - Extensionの概要から実際の開発詳細までQlikPresalesJapan
 
MicrosoftのOSSへの取り組み
MicrosoftのOSSへの取り組みMicrosoftのOSSへの取り組み
MicrosoftのOSSへの取り組みShinichiro Arai
 
INF-015_そこのコンテナ、うまく積めてるね! ~Windows アプリケーション コンテナの展開と運用~
INF-015_そこのコンテナ、うまく積めてるね! ~Windows アプリケーション コンテナの展開と運用~INF-015_そこのコンテナ、うまく積めてるね! ~Windows アプリケーション コンテナの展開と運用~
INF-015_そこのコンテナ、うまく積めてるね! ~Windows アプリケーション コンテナの展開と運用~decode2016
 

Similar to 【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた (20)

【第45回コンピュータビジョン勉強会@関東】NVIDIA VisionWorks Tips紹介
【第45回コンピュータビジョン勉強会@関東】NVIDIA VisionWorks Tips紹介【第45回コンピュータビジョン勉強会@関東】NVIDIA VisionWorks Tips紹介
【第45回コンピュータビジョン勉強会@関東】NVIDIA VisionWorks Tips紹介
 
OWIN - .NETにおけるPSGI -
OWIN - .NETにおけるPSGI -OWIN - .NETにおけるPSGI -
OWIN - .NETにおけるPSGI -
 
Netラボ2012年6月勉強会 マイクロソフトのオープンソース戦略を考える
Netラボ2012年6月勉強会 マイクロソフトのオープンソース戦略を考えるNetラボ2012年6月勉強会 マイクロソフトのオープンソース戦略を考える
Netラボ2012年6月勉強会 マイクロソフトのオープンソース戦略を考える
 
Azure DevOpsとVisual Studio App CenterをモバイルアプリのCI/CDに活用しよう
Azure DevOpsとVisual Studio App CenterをモバイルアプリのCI/CDに活用しようAzure DevOpsとVisual Studio App CenterをモバイルアプリのCI/CDに活用しよう
Azure DevOpsとVisual Studio App CenterをモバイルアプリのCI/CDに活用しよう
 
~ Build と言えば やっぱり Developer! ~ Microsoft 開発ツール最新アップデート
~ Build と言えば やっぱり Developer! ~ Microsoft 開発ツール最新アップデート~ Build と言えば やっぱり Developer! ~ Microsoft 開発ツール最新アップデート
~ Build と言えば やっぱり Developer! ~ Microsoft 開発ツール最新アップデート
 
node-webkit
node-webkit node-webkit
node-webkit
 
20161022 Linux on Azureの世界
20161022 Linux on Azureの世界20161022 Linux on Azureの世界
20161022 Linux on Azureの世界
 
Visual Studio を使わず .NET する
Visual Studio を使わず .NET するVisual Studio を使わず .NET する
Visual Studio を使わず .NET する
 
Intel OpenVINO™ ツールキットのご紹介
Intel OpenVINO™ ツールキットのご紹介Intel OpenVINO™ ツールキットのご紹介
Intel OpenVINO™ ツールキットのご紹介
 
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
【BS13】チーム開発がこんなにも快適に!コーディングもデバッグも GitHub 上で。 GitHub Codespaces で叶えられるシームレスな開発
 
20150421 Geeks Night @ Money Foward
20150421 Geeks Night @ Money Foward20150421 Geeks Night @ Money Foward
20150421 Geeks Night @ Money Foward
 
OSC2013 Tokyo Spring OpenStack Overview
OSC2013 Tokyo Spring OpenStack OverviewOSC2013 Tokyo Spring OpenStack Overview
OSC2013 Tokyo Spring OpenStack Overview
 
なぜあなたのプロジェクトのDevSecOpsは形骸化するのか(CloudNative Security Conference 2022)
なぜあなたのプロジェクトのDevSecOpsは形骸化するのか(CloudNative Security Conference 2022)なぜあなたのプロジェクトのDevSecOpsは形骸化するのか(CloudNative Security Conference 2022)
なぜあなたのプロジェクトのDevSecOpsは形骸化するのか(CloudNative Security Conference 2022)
 
クラウドアプリケーションの マルチプロセス・プログラミングモデル を実現する「Data Center Kernel」
クラウドアプリケーションの マルチプロセス・プログラミングモデル を実現する「Data Center Kernel」クラウドアプリケーションの マルチプロセス・プログラミングモデル を実現する「Data Center Kernel」
クラウドアプリケーションの マルチプロセス・プログラミングモデル を実現する「Data Center Kernel」
 
Java in the World of Container by David Buck
Java in the World of Container by David BuckJava in the World of Container by David Buck
Java in the World of Container by David Buck
 
お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!~ Citrix と Microsoft のタッグがもたらす次世代型クラウド・デス...
お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!~ Citrix と Microsoft のタッグがもたらす次世代型クラウド・デス...お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!~ Citrix と Microsoft のタッグがもたらす次世代型クラウド・デス...
お待たせしました! 真の VDI on Azure がついに実現します!~ Citrix と Microsoft のタッグがもたらす次世代型クラウド・デス...
 
Windows serverとインフラ関連アップデート
Windows serverとインフラ関連アップデートWindows serverとインフラ関連アップデート
Windows serverとインフラ関連アップデート
 
Qlik Sense Extension開発 - Extensionの概要から実際の開発詳細まで
Qlik Sense Extension開発 - Extensionの概要から実際の開発詳細までQlik Sense Extension開発 - Extensionの概要から実際の開発詳細まで
Qlik Sense Extension開発 - Extensionの概要から実際の開発詳細まで
 
MicrosoftのOSSへの取り組み
MicrosoftのOSSへの取り組みMicrosoftのOSSへの取り組み
MicrosoftのOSSへの取り組み
 
INF-015_そこのコンテナ、うまく積めてるね! ~Windows アプリケーション コンテナの展開と運用~
INF-015_そこのコンテナ、うまく積めてるね! ~Windows アプリケーション コンテナの展開と運用~INF-015_そこのコンテナ、うまく積めてるね! ~Windows アプリケーション コンテナの展開と運用~
INF-015_そこのコンテナ、うまく積めてるね! ~Windows アプリケーション コンテナの展開と運用~
 

Recently uploaded

PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000Shota Ito
 
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directoryosamut
 
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxIoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxAtomu Hidaka
 
プレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツールプレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツールsugiuralab
 
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価sugiuralab
 
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 

Recently uploaded (7)

PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
 
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
 
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxIoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
 
プレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツールプレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツール
 
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
 
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
 
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
 

【第33回コンピュータビジョン勉強会@関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた