在GPU 上使用 Video Codec SDK,CV-CUDA 和… Zhuoyao Wang, NVIDIA 56:55 Connect with the Experts: GPU-Accelerated Data… Chris Russ, NVIDIA Help make CV-CUDA better by sharing your feedback and how you’re using it. We may follow up with you to continue the conversation. ...
# 第一种方式:使用CV-CUDA提供的NvDecode函数uint8_t*gpuInput=reinterpret_cat<uint8_t*>(inBuf.basePtr);NvDecode(imagePath,batchSize,totalImages,outputFormat,gpuInput);# 第二种方式:使用openCV或其它库读取图片数据,然后拷贝到inBuf.basePtrcv::Matimage=cv::imread(imagePaht);cudaMemcpy(inBuf.basePtr,...
“目前CV-CUDA 已经开源,Github网址为:GitHub – CVCUDA/CV-CUDA: CV-CUDA™ is an open-source, GPU accelerated library for cloud-scale image processing and computer vision.” 随着短视频 APP、视频会议平台以及 VR/AR 等技术的发展,视频与图像已逐渐成为全球互联网流量的主要组成部分。包含我们平时接触到...
机器之心原创作者：思当 CPU 图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。在如今信息化时代中，图像或者说视觉内容早已成为日常生活中承载信息最主要的载体，深度学习模型凭借着对视觉内容强大的理解能力，能对其进行各种处理与优化。然而在以往的视觉模型开发与应用中，我们更关注模型...
CV-CUDA是由英伟达和字节跳动联合开发的一个开源库，该库提供了一组专门的GPU运算符用于加速图像处理和...
IT之家 12 月 21 日消息，英伟达宣布，CV-CUDA （Computer Vision – Compute Unified Device Architecture）高性能图像处理加速库，近日发布 Alpha 版本，正式向全球开发者开源。用户可在 GitHub 下载和试用。CV-CUDA 是一个开源项目，可在 AI 成像和计算机视觉 (CV) 流程中通过 GPU 加速构建高效的预处理和后...
CVのCUDA模块~加速视觉模型部署 这里介绍了OpenCV CUDA模块中图像处理接口的基本使用方法,用这些CUDA接口基本上可以满足视觉AI模型的部署需求,在嵌入式平台上可以有效减少CPU资源的消耗。 一. 前言 我在之前的文章《AI模型部署实战:利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程》中介绍了如何使用CV-CUDA库来加速视觉模型部署的流程...
CV-CUDA 0.5.0 Release Notes CV-CUDA 0.5.0 is a major release of the library providing multiple new operators, features, and fixes to multiple customer-reported issues. Release Highlights CV-CUDA v0.5.0 includes the following key changes: New Operators: FindHomography: Calculates a perspective tr...
GPU具有大量的并行处理单元,非常适合处理图像和视频数据,因此,利用CUDA技术可以显著提高计算机视觉应用的吞吐量。 在基于人工智能的计算机视觉应用中,我们经常需要执行一些复杂的计算任务,如卷积神经网络(CNN)的前向传播和反向传播。这些任务可以通过CUDA编程进行并行化处理,从而大大加快计算速度。此外,由于GPU的能效比很高,...