- 480 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2012/02/06(月) 22:15:02.97 ]
- >>478
君が同期が必要だと思っているその３つは全て並列処理することで高速化可能
それぞれ一例を挙げると・・・
オブジェクト検出は検出したいオブジェクトのサイズがだいたい分かっていれば、
画像を分割して、それぞれでオブジェクト検出を並列にできる
検出したいオブジェクトが分割の境界にまたがる恐れがあるのなら、
単に分割するのではなく、オブジェクトのサイズを考慮してオーバーラップさせればいい
（この方法はオブジェクトに対して画像サイズが小さいと効果が無いが）
ラベリングは行毎に横方向にスキャンし上の行との関連を調べながら行うのなら、
画像を何行かずつに分けてそれぞれ並列にラベリングし、
最後に境界線の上下の繋がりを調べれば良い
パターンマッチも、ある程度絞った候補を最後に総当たりして、
それぞれとのマッチング度合いを測るところで並列処理できる
ランダムな数値が並んでいる１次元配列に特定の数値が入ってるかを調べる処理が
マルチスレッドで高速処理できるのと「概念的には」同じだ
この部分を並列化することで高速化できるから、
その前のある程度絞る部分も検査基準を下げて高速化の恩恵が受けられる
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