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面向场景字符识别关键算法的多平台异构加速研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景第14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 文本定位算法第15-16页
        1.2.2 字符识别算法第16-17页
    1.3 本文的结构安排第17-19页
第二章 异构计算概述第19-34页
    2.1 异构计算的发展第19-22页
        2.1.1 异构计算架构的发展第19-21页
        2.1.2 异构计算并行编程模型的发展第21-22页
    2.2 基于OpenCL的异构开发标准第22-25页
        2.2.1 平台模型第22页
        2.2.2 执行模型第22-24页
        2.2.3 内存模型第24-25页
        2.2.4 编程模型第25页
    2.3 基于GPU的异构平台第25-29页
        2.3.1 GPU概述第26-27页
        2.3.2 基于GPU的OpenCL异构平台结构第27-28页
        2.3.3 基于GPU的OpenCL优化方法第28-29页
    2.4 基于FPGA的异构平台第29-33页
        2.4.1 FPGA概述第29-30页
        2.4.2 基于FPGA的OpenCL异构平台结构第30-32页
        2.4.3 基于FPGA的OpenCL优化方法第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 HOG算法的异构加速方案设计第34-49页
    3.1 HOG算法的描述与并行分析第34-36页
        3.1.1 HOG算法描述第34-36页
        3.1.2 HOG算法的并行分析第36页
    3.2 HOG异构加速系统设计第36-42页
        3.2.1 顶层系统设计第36-40页
        3.2.2 设备内核划分第40-42页
    3.3 HOG多内核异构加速设计与优化第42-45页
        3.3.1 梯度计算内核的设计与优化第42页
        3.3.2 梯度统计内核的设计与优化第42-45页
        3.3.3 归一化直方图内核的设计与优化第45页
    3.4 HOG单内核异构加速设计与优化第45-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第四章 CNN算法异构加速方案设计第49-59页
    4.1 CNN算法描述与并行分析第49-53页
        4.1.1 CNN算法描述第49-52页
        4.1.2 CNN算法并行分析第52-53页
    4.2 CNN异构加速系统设计第53-56页
        4.2.1 顶层系统设计第53页
        4.2.2 设备内核的划分第53-56页
    4.3 CNN异构加速设计与优化第56-58页
        4.3.1 卷积层内核设计与优化第56-57页
        4.3.2 全连接内核设计与优化第57-58页
    4.4 本章小结第58-59页
第五章 基于异构计算平台的算法实现与测试第59-74页
    5.1 开发平台简介第59-61页
        5.1.1 硬件平台介绍第59-60页
        5.1.2 软件平台介绍第60-61页
    5.2 宿主机程序设计第61-62页
    5.3 验证平台的内核实现第62-67页
        5.3.1 HOG算法的FPGA内核实现第62-65页
        5.3.2 CNN算法的FPGA内核实现第65页
        5.3.3 HOG算法和CNN算法的GPU内核实现第65-67页
    5.4 场景文本定位算法的测试结果与分析第67-70页
        5.4.1 方案设计第67-68页
        5.4.2 横向对比第68-69页
        5.4.3 纵向对比第69-70页
    5.5 字符识别算法的测试结果与分析第70-73页
        5.5.1 方案设计第70-71页
        5.5.2 横向对比第71-73页
        5.5.3 纵向对比第73页
    5.6 本章小结第73-74页
第六章 总结与展望第74-76页
    6.1 工作总结第74-75页
    6.2 研究展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
在学期间取得的与学位论文相关的研究成果第81-82页

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