首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在哪里可以找到用OpenCL或CUDA编写的对象检测(汽车,人)的工作代码示例?

您可以在以下几个地方找到使用OpenCL或CUDA编写的对象检测(汽车、人)的工作代码示例:

  1. GitHub:GitHub是一个开源代码托管平台,您可以在其中搜索相关的项目和代码示例。使用关键词"object detection"、"OpenCL"或"CUDA"进行搜索,可以找到许多开源项目,其中包含使用OpenCL或CUDA实现的对象检测代码示例。
  2. 论文和学术研究:许多学术研究论文会提供使用OpenCL或CUDA编写的对象检测算法和代码示例。您可以在学术搜索引擎(如Google Scholar)中搜索相关的论文,并查看其代码附件或作者提供的代码链接。
  3. 开发者社区和论坛:参与云计算、人工智能和图形处理等领域的开发者社区和论坛,例如Stack Overflow、Reddit、CSDN等,可以向其他开发者提问或搜索相关的讨论帖子。有时候其他开发者会分享他们的代码示例或指向相关资源的链接。
  4. 学术机构和研究实验室:一些大学、研究机构和实验室会在其网站上发布他们的研究成果和代码示例。您可以浏览这些机构的网站,查找与对象检测相关的研究项目,并查看他们提供的代码示例。

需要注意的是,具体的代码示例可能因不同的项目和算法而异,您可能需要根据自己的需求和技术背景进行适当的修改和调整。此外,建议在使用他人的代码示例时,遵循相应的许可证要求并注明引用来源。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

腾讯云提供了一系列与云计算、人工智能和图像处理相关的产品和服务,以下是其中几个推荐的产品和对应的介绍链接:

  1. 腾讯云AI智能图像:https://cloud.tencent.com/product/tii 该产品提供了丰富的图像处理和分析能力,包括图像识别、图像分割、人脸识别等功能,可以用于对象检测和图像处理任务。
  2. 腾讯云GPU计算:https://cloud.tencent.com/product/gpu 该产品提供了强大的GPU计算能力,适用于使用CUDA进行加速计算的任务,包括对象检测和深度学习等。

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择和使用需根据您的实际需求和项目要求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于ROSMost Stars开源代码汇总(自动驾驶汽车+RGBDSLAMv2+ROS2+识别与跟踪等)

支持以下功能: 3D本地化 3D映射 路径规划 路径跟随 加速/制动/转向控制 数据记录 汽车/行人/物体检测 交通信号检测 交通灯识别 车道检测 对象跟踪 传感器校准 传感器融合 面向云地图 连接自动化...将环境变量导出$G2O_DIR到安装目录,让rgbdslam_v2知道在哪里找到它(请参阅从Scratch安装一个示例)。...请报告文档问题。谢谢。 组态 有几个示例启动文件某些​​例中设置了RGB-D SLAM参数。...动机 欧盟FP7研究项目SPENCER目标是为服务机器开发算法,可以通过高度动态和拥挤行人环境(如机场购物中心)来指导群体,同时以符合社会方式行事,例如不跨越家庭夫妇 这样机器可以遇到示例性情况右侧下图中可视化...现有的检测和跟踪算法通常可以通过以我们格式发布附加消息,通过编写一个简单C ++Python节点来转换消息格式,来容易地集成。

2.6K40

TornadoVM 让 Java 性能更上一个台阶

TornadoVM 并行循环 API 是基于注解使用这个 API 时,开发人员必须提供串行实现代码,然后考虑在哪里并行化循环。...我们示例中,滤镜 X 轴和 y 轴坐标分别来自上下文 globalIdx 和 globalIdy 属性,并像之前一样用于应用滤镜。这种编程风格更接近 CUDAOpenCL 编程模型。...10 TornadoVM 优势 但是,如果 Parallel Kernel API 更接近于底层编程模型,为什么要使用 Java 而不是 OpenCL 和 PTX CUDA 和 PTX,尤其是在有现有代码情况下...你可以使用你最喜欢 IDE,例如 IntelliJ Eclipse,编写在 FPGA 上运行代码。 它也可以部署云端,如亚马逊云。...此外,本文还通过一个 Java 实现图像处理示例演示了开发人员如何充分利用异构硬件。

1.4K10
  • CUDAOpenCL:并行计算革命冲突与未来

    Web 霸权之战:将 GPU 加速引入 JavaScript 虽然 CUDAOpenCL 传统上用于 C、C++ Fortran 等语言编写本机应用程序,但人们一直努力将 GPU 加速引入...另一种选择是使用转译器源到源编译器,它们可以将 JavaScript 代码转换为 CUDA OpenCL 代码,从而为 JavaScript 开发人员提供更熟悉编程体验,同时仍利用 GPU 加速...自动驾驶汽车和机器技术 随着自动驾驶系统和先进机器技术不断普及,其核心感知、规划和控制管道将成为并行计算性能贪婪消费者。...从跨视频、激光雷达和雷达实时传感器融合,到为障碍物检测和轨迹规划等任务提供计算密集型机器学习推理,这些工作负载将利用 CUDAOpenCL 等加速框架及其特定领域演变。...开放标准和供应商中立性:编写可以多个供应商硬件上无缝运行代码,而不被锁定在单个专有生态系统中,这将是一个关键成功因素。

    1.8K22

    GPU加速——OpenCL学习与实践

    由于CUDA由NIVIDA一家设计,并未被Intel和AMD等接受,因此目前使用CUDA编写程序只支持NVIDA GPU,而OpenCL出现解决了这一问题。...Khronos Group是一个非盈利性技术组织,维护着多个开放工业标准,并且得到了业界广泛支持。OpenCL设计借鉴了CUDA成功经验,并尽可能地支持多核CPU、GPU其他加速器。...8)参数event指向这个命令生成一个事件对象。后续命令主机可以使用这个事件状态来控制其他操作。...下面我们基于上述代码clReleaseEvent(evt1);上面添加如下代码:(绿色标注部分) //我们这里evt1来监测对src1MemObj做数据传输命令执行状态 cl_event evt1...intunsigned int,而可操作存储空间可以是全局存储空间也可以是局部存储空间。

    3.5K20

    教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

    内核通常是 C/ C++语言编写,但这并不是写算法最好语言。 CUDAOpenCL 之间有差异,OpenCL编写底层 GPU 代码主要框架。...GPUArrays 有助于减少代码重复,因为它允许编写独立于硬件 GPU 内核,这些内核可以通过 CuArrays CLArrays 编译到本地 GPU 代码。...性能 一个简单交互式代码示例来快速说明:为了计算 julia 集合(曼德勃罗集合),我们必须要将计算转移到 GPU 上。...好消息是,GPUArrays 通过分层法消除了大量工作可以实现从高级代码开始,编写类似于大多数 OpenCL / CUDA 示例低级内核。...同时可以 OpenCL CUDA 设备上执行内核,从而提取出这些框架中所有差异。 实现上述功能函数名为 gpu_call。

    2.1K20

    OpenCV 图像处理学习手册:6~7

    ,我们通常要在源图像中剪切一个对象/并将其插入目标图像。...开放计算语言(OpenCL)是框架,可编写可在连接到主机处理器(CPU) CPU GPU 上执行程序。 它定义了一种类似于 C 语言来编写称为内核函数,这些函数计算设备上执行。...OpenCV 当前提供一个透明 API,该 API 可以将其原始 API 与 OpenCL 加速编程统一起来。 因此,您只需要编写一次代码。...速度提高使您可以实时应用中执行繁重计算算法,例如立体视觉,行人检测,光流人脸检测。 以下detectFaces示例向您展示了一种用于检测摄像机面部应用。... OpenCV 示例([opencv_source_code]/samples/cpp/facedetect.cpp)中,可以找到相关的人脸检测示例

    1.3K30

    ArrayFire3.1发布,支持机器视觉和机器学习

    此版本还包括对CUDA7.5支持。ArrayFire V3.1更新和新功能完整列表可以在产品发行说明中找到。...随着8年不断开发,开源ArrayFire库目前已经是顶级CUDAOpenCL软件库。 ArrayFire支持CUDAGPU、OpenCL设备,以及其他加速器。...凭借其易于使用API,这种不依赖于硬件软件库可以让开发者无需耗时编写CUDAOpenCL设备代码,就能轻松加速代码。利用ArrayFire库函数,开发者可以最大限度地提高代码生产效率和性能。...每个ArrayFire函数都是由CUDAOpenCL专家手工优化。...新功能包含: —计算机视觉 1.SIFT特征描述 2.Harris角检测器 3.SUSAN角点检测 —机器学习 1.图像wrap和图像unwrap(卷积网络使用) 2.Real

    60160

    手把手教你如何用Julia做GPU编程(附代码

    内核通常是C/ C++编写,这并不是写算法最佳语言。 CUDAOpenCL之间存在分歧,OpenCL是用于编写低级GPU代码主要框架。...虽然CUDA只支持英伟达硬件,但OpenCL支持所有硬件,但有些粗糙。 Julia诞生是个好消息!它是一种高级脚本语言,允许你Julia本身编写内核和周围代码,同时大多数GPU硬件上运行!...无论你做什么,任何Julia对象都必须先转移到GPU才能使用。并非Julia中所有类型都可以GPU上工作。...好一点是,GPUArrays通过一种分层方法减少了大量工作,这种方法允许你从高级代码开始编写低级内核,类似于大多数OpenCL / CUDA示例。...它还允许你OpenCLCUDA设备上执行内核,从而抽象出这些框架中任何差异。 使这成为可能函数名为gpu_call。

    2.1K10

    leggedrobotics free gait 足式机器自由步态 苏黎世机器系统实验室

    卷积神经网络预先训练模型能够检测包括从VOC和COCO(例如飞机,自行车,鸟,船,瓶,公共汽车汽车,猫,椅子,牛,餐桌,狗,马,摩托车,,盆栽,羊,沙发,火车和电视监视器),或者您也可以使用自己检测对象创建网络...有关YOLO,Darknet,可用培训数据和培训YOLO更多信息,请参阅以下链接:YOLO:实时对象检测代码一部分灵感来自于pgigioli工作。...这意味着您需要检查GPU计算能力(版本)。您可以CUDA找到支持GPU列表:CUDA - WIKIPEDIA。...Darknet:C中开源神经网络 Darknet是C和CUDA编写开源神经网络框架。它快速,易于安装,并支持CPU和GPU计算。...您可以GitHub上找到代码,或者您可以在这里阅读更多关于Darknet可以执行操作: 安装Darknet Darknet易于安装和运行。这篇文章将引导您了解。

    54020

    OpenCV概述

    一个Intel工作OpenCV作者访问一些大学时,注意到许多顶尖大学中研究组(如MIT媒体实验室)拥有很好内部使用开放计算机视觉库– (在学生们之间互相传播代码),这会帮助一个新生从高起点开始他...2)通过提供一个通用架构来传播视觉知识,开发者可以在这个架构上继续开展工作,所以代码应该是非常易读且可改写。...新版本包括了TLD、鱼眼镜头模型等全新算法,还包括了一些更高层次可以直接拿来用高级封装,比如汽车检测等。4)引入T-API,使OpenCL加速更容易。...目前可以参考OpenCV源代码中T-API范例。可以发现,开启和关闭OpenCL加速,只需要一个语句就够了。这也就是为什么ocl模块会消失了吧。5)更多指令集优化。...4)开发语言:OpenGL是C语言编写API,对于初学者和非专业开发人员来说,学习和使用OpenGL比较困难。而DirectX是C++编写API,更易于学习和使用。

    70320

    OpenCV与Open3D等开源视觉库详细笔记

    OpenCV部署用途包括将街景图像拼接在一起,检测以色列监视视频中入侵,监视中国矿山设备,帮助机器导航和拾取Willow Garage物体,检测欧洲游泳池溺水事故,西班牙和纽约,土耳其检查跑道上碎屑...目前正在积极开发功能齐全CUDAOpenCL接口。有500多种算法,而构成支持这些算法功能大约是其10倍。OpenCVC ++原生编写,并具有可与STL容器无缝配合模板化接口。...OpenCL:开放计算语言(OpenCL)是一种开放标准,用于编写跨异构平台(包括CPU,GPU,DSP等)运行代码。...计算机视觉中,许多算法可以GPU上比CPU上更有效地运行:例如图像处理,矩阵算术,计算摄影,对象检测等。 OpenGL:OpenGL是开发便携式,交互式2D和3D图形应用程序主要环境。...Open3D是从一开始就开发出来,带有很少,经过仔细考虑依赖项。它可以不同平台上设置,并且可以从源代码进行最小编译。代码干净,样式一致,并通过清晰代码审查机制进行维护。

    6K32

    Qt5 和 OpenCV4 计算机视觉项目:6~9

    本章所有代码可以我们代码库中找到。 观看以下视频,查看运行中代码 使用 OpenCV 检测对象 OpenCV 中有许多方法可以进行对象检测。...然后每个框左上角绘制一个字符串,其中包含类名和相应检测对象置信度。 至此, YOLO 检测物体工作完成了。 但是,在编译和运行应用之前,还有几件事要做。...由于我们第 6 章,“实时对象检测”中介绍了深度学习模型,因此建议您先阅读本章之前内容。 本章所有代码可以本书代码存储库中找到。...这六个阶段中每个阶段都将其前一级输出作为输入,并将输出提供给下一级。 此外,某些阶段,我们可以需要编写着色器程序来参与这项工作。...如果您对主要用于 2D 和 3D 图形开发 OpenGL 不太感兴趣,但是对异构计算感兴趣,则可以参考 OpenCL CUDA

    3.2K30

    Codeplay开源为Nvidia GPU提供DPC ++版本

    帮助减轻这一挑战一个努力是由Khronos行业协会开发高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上,并且“允许使用完全标准c++以单源代码风格编写异构处理器代码”。...我们目标是与Intel合作,将NvidiaGPU支持添加到Intel/LLVM上游编译器中。 “这是一个早期,不完整,发布和进一步工作正在进行中,以集成更多功能和改进性能。”...该博客有更多关于试验新dpc++功能细节。书中还描述了哪些是有效,哪些是无效。例如,“目前,编译后SYCL应用程序只能针对CUDAOpenCL,不能同时针对两者。...[i]针对OpenCLc++单源异构编程 SYCL是一个免版权费、跨平台抽象层,它建立OpenCL底层概念、可移植性和效率之上,OpenCL允许使用完全标准c++以“单源代码”风格编写异构处理器代码...开发人员OpenCL Cc++更高级别上进行编程,但是始终可以通过与OpenCL、C/ c++库和OpenCVOpenMP等框架无缝集成来访问底层代码

    1.9K30

    基于C#机器学习--c# .NET中直观深度学习

    本章中,将会学到: l 如何使用Kelp.Net来执行自己测试 l 如何编写测试 l 如何对函数进行基准测试 Kelp.Net是一个c#编写深度学习库。...一个内核执行可以在所有多个PEs上并行运行。 OpenCL中,任务是命令队列中调度。每个设备至少有一个命令队列。...命令示例包括执行内核读写内存对象OpenCL设备通常对应于GPU、多核CPU和其他处理器,如数字信号处理器(DSP)和cell/B.E.处理器。...Compute resource 可以由应用程序创建和删除OpenCL资源。 Compute object OpenCL环境中由句柄标识对象。...Caffe通过CUDA GPU计算满足了行业和互联网规模媒体需求,一个K40Titan GPU上每天处理超过4000万张图像(大约每张图像2毫秒)。

    2.4K40

    异构计算综述

    2.3.1OpenCL架构 (1)平台架构 该模型描述内部单元之间关系,如图1所示。主机可以是个人计算机超级计算机。设备可以是CPU、GPU、DSP其它处理器。...一个计算单元内可运行同一工作组中工作项,并且该组内工作可以并发执行在多个处理单元上。...OpenCL平台层上,开发人员可以查询系统中平台数目并选定运行平台,指定平台上选择必要计算设备并对它们进行初始化,然后可以建立上下文,并创建命令队列。...2.4 总结 根据下表可以看出,两者采用了不同开发语言: (1)CUDA采用CUDA C作为开发语言,是一种类C编程语言,它包含对C语言最小扩展集和一个运行时库,编写文件由NVCC编译器编译...那么完成一次全画面识别后,需让识别框变大点再从头开始——这样看来,就是恐怖工作量了。一张1920×1080分辨率静态图片若经多次识别框大小调整并最终找到人脸,识别(框)总量大概为4百万个!

    3.6K30

    视觉算法工业部署及优化学习路线分享

    对于一行cuda代码都没写过我来说,那是不敢想象,项目负责人每两天催一次进度,连给我配tensorRT,学习如何写高性能cuda代码机会都不给。我每天都活在自责与痛苦中,为什么我这么菜?...上面介绍这些是我拿到一个开发板进行部署之前关注。 然后,了解了硬件一些关键信息之后,我们就可以花几天熟悉一下开发版对应工具链(也就是开发板前向推理框架)和官方示例。...一般来说特定开发版官方示例都提供了一些经典视觉任务比如分类,检测使用它们工具链进行部署例子,我们要熟悉这些例子,特别关注一下如何Debug,内存释放等等。...我建议部署一个工程时候最好进行子任务拆分,因为这样更容易让我们编码完成之后进行Debug时候更容易找到是哪部分出了问题,不至于调试时长时间卡顿,降低工作效率。...当然我知道一个能力是有限,如果你仅仅是感兴趣而已,那么你可以选择只学习某个平台比如Arm CPU优化技术。 我也是处于一边学,一边做状态。

    1.1K30

    macOS10.12系统上给thea

    build所需一些头文件,同时libgpuarray/lib下面会创建libgpuarray.dylib和libgpuarray-static.a这两个特别重要动态链接库。...下一步就是测试gpu是否正常工作。 创建如下check1.py文件, 它功能很简单,就是计算长度为vlen随机数组每个元素exp值。...就是说,opencl表示类型,跟cuda类似。但是对于opencl,还要指定platform和设备编号,中间":"分隔。编号都是连续,所以这2个数从0开始往后试即可[来源]。...首先时间确实缩短了,graph也是GpuElem,最后numpy检测也显示是gpu,但是device却显示是CPU。好像是一种混合体。。。...如果是cuda,最新gpuarray是可以显示PCI总线id: Mapped name None to device cuda: GeForce 840M; PCI Bus ID: 0000:

    66310

    基于OpenGL ES深度学习框架编写

    CNNdroid,网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452,这个是 renderscript 作优化深度学习框架,不过就代码实现和实际测试结果来看,性能一般。...通用 本工程需要支持 caffe 产出模型文件,支持常见网络如lenet、ResNet等等。这个工作量包括编写相应层算子,设计网络结构,解析caffe模型参数等。...使用GPU加速有如下一些方案: CUDAOpenCL、OpenGL(ES)、RenderScript、Metal CUDA只适用到NVIDIAGPU,Metal只适用于apple系列,这两个对...有 computer shader之后,编程就跟opencl、metal类似,这些工作可以大幅降低,大大加快开发。 2....不能对齐情况shader中处理,比如下面的代码: ? 3. 适当地合并/去除layer 如正则层可以直接和上一层合并(末尾加个max处理就行),dropout层可以直接丢弃。

    2.6K91

    并且一行JS代码都不用写

    同一小组刘洪亮微博上解释到:“TVM 可以把模型部署到不同硬件,比如群众常问能不能用 AMD GPU, FPGA 怎么搞,TVM 提供这个中间层有效解决这个问题”。...OpenGL / WebGL 允许我们能够未安装 CUDA 环境中使用 GPU。目前这是浏览器中使用 GPU 唯一方式。...如图 2 所示,TVM 使用统一 AST 来定义其内核,并将其编译为用于不同平台代码。 图 2 这就意味着: 你不需要额外编写大量代码可以将现有模型部署到 WebGL 上。...设备代码被编译到 WebGL 平台上,我们可以Firefox 浏览器上运行该模型。 从以上得到结果我们可以看到,TVM OpenGL 后端与 OpenCL 有相似的性能。...更有意思是,浏览器中 WebGL 版本并不比桌面端 OpenGL 运行效率慢。考虑到主机代码是 JavaScript 编写,出现这个现象的确让惊讶。

    1.7K50
    领券