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Investigation and performance analysis of OpenVX optimizations on computer vision applications

机译：针对计算机视觉应用程序的OpenVX优化的调查和性能分析

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The development of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), such as pedestrian detection, requires real-time update rates at high image resolution. Hopefully, heterogeneous architectures with high computing performance have been developed for this purpose. To benefit from this hardware performance, different programming languages and acceleration frameworks have been developed. OpenVX framework provides a graph-based execution model to program image processing algorithms on heterogeneous platforms. In this work, we investigate OpenVX optimizations for computer vision applications. We examine how this framework responds to different data access patterns. We test three important optimizations of OpenVX: kernels merge, data tiling and parallelization via OpenMP. The contribution and the impact of each optimization on different data access pattern are explained.
机译：行人检测等高级驾驶员辅助系统（ADAS）的开发需要以高图像分辨率实时更新。希望为此目的，已开发出具有高性能计算的异构体系结构。为了从这种硬件性能中受益，已经开发了不同的编程语言和加速框架。 OpenVX框架提供了一个基于图的执行模型，以在异构平台上对图像处理算法进行编程。在这项工作中，我们研究了针对计算机视觉应用程序的OpenVX优化。我们研究了此框架如何响应不同的数据访问模式。我们测试了OpenVX的三个重要优化：内核合并，数据切片和通过OpenMP并行化。解释了每种优化对不同数据访问模式的贡献和影响。

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