GPU加速的运动目标检测与分割的中期报告.docx

GPU加速的运动目标检测与分割的中期报告 一、选题背景及意义 在智能视频监控、自动驾驶等领域中，运动目标检测与分割是非常重要的一项任务。传统的目标检测与分割方法需要消耗较高的计算资源，因此无法在实时性要求较高的场景中进行。而采用GPU加速技术可以大大提高检测与分割的速度，满足实时性的要求。 二、相关工作 目前，运动目标检测与分割算法主要分为基于颜色模型的方法和基于深度学习的方法。 基于颜色模型的方法可以通过颜色的分布与变化来进行目标检测与分割。但是，该方法对光照条件较敏感，且无法处理复杂的场景。 基于深度学习的方法可以通过卷积神经网络（CNN）对运动目标进行检测与分割。其中，基于Faster R-CNN的方法可以实现准确的目标检测，但是速度较慢；基于Mask R-CNN的方法可以实现目标分割，但是计算量较大。 现有的运动目标检测与分割算法都可以通过GPU加速进行优化，以提高处理速度。 三、研究内容及进展 本项目旨在采用GPU加速技术来优化运动目标检测与分割算法，从而提高处理速度。具体研究内容如下： 1. 选择合适的卷积神经网络模型，进行目标检测和分割。 2. 采用CUDA技术来进行并行加速，提高计算速度。 目前，我们已经完成了以下工作： 1. 选择了基于ResNet-50的Faster R-CNN模型进行运动目标检测和分割。 2. 编写了基于CUDA技术的并行加速代码，对ResNet-50模型进行加速。 3. 对算法进行了测试，发现GPU加速可以大大提高处理速度。 四、未来工作 未来我们将继续进行以下工作： 1. 优化并行加速代码，进一步提高处理速度。 2. 尝试使用其他深度学习模型，并进行对比实验，确定最佳的模型和加速方案。 3. 在实际场景中进行测试，验证该算法在实际应用中的效果。 五、参考文献 [1] Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, PP(99):1. [2] He K, Gkioxari G, Dollar P, et al. Mask R-CNN[J]. arXiv preprint arXiv:1703.06870, 2017. [3] 莫凡. 深度学习框架PyTorch详解-第二十四讲：CUDA加速深度学习计算[C/OL]. CSDN, 2018.