Hands-On GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA

The book delivers a detailed introduction to CUDA and OpenCV on the Jetson Tx1 that is also applicable to other Nvidia GPUs.

I was looking for just this kind of concise introduction to Image analysis on several target areas. The documentation for combining these two technologies is sparse to say the least and this book not only had a precise introduction but also several detailed examples.I now know how to proceed with the object recognition that I was looking to apply to silicon disk defect analysis, but I also know how to speed it up by several hundred percent. I have several department managers in mind that I would love to tantalize with this information.This book should make it easier to make better technology for Computer Vision applications an I wish all the readers more success by reading it.

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The book is a introduction to CUDA programming. The most important concepts are explained but not in detail. Performance optimization of CUDA programs are only briefly explained.

この本は、CUDA,OpenCV,Jetson,PyCUDAについて解説されていますが、Jetsonは使用予定がないので評価していません。環境構築、基本的な仕組み・使い方までわかりやすく解説されています。CUDAについては比較的新しい情報が記載されているので、C/C++の知識があることが前提ですがCUDAの基礎知識を得るのには適していると思います。CUDAを使用すれば必ず高速化するわけではないので、特にカーネルパラメータの設定、スレッド、メモリ特性、CUDAストリームの内容はパフォーマンスを向上させるのに役に立ちます。より最新または高度な情報が知りたいときはNVIDIAが無料で公開しているドキュメントを参考にする必要がありますが、基礎知識があれば時間の節約になります。OpenCVについてはいくつかの関数が紹介されていますが、使い方のパターンがあるので似たようなものは簡単に試すことができます。画像処理の効果については主要なものは解説されています。それ以外は実験が必要です。OpenCVでCUDAを使用する場合は、OpenCVに定義されている場合はそれを使用し、そうでない場合はCUDAで自作するとよいでしょう。ちなみに、CUDA10.1+OpenCV4.4(VS2019でビルド)+GeForce RTX 2070の環境でサンプルコードが動作することは確認できました。紙面のサンプルコードは後半になるほど雑になってるので、注意が必要です。PyCUDAについてはサンプル数は少ないけれど、前半で紹介したようなことがPythonでもできることが解説されています。(C/C++を使用しない人はこの本はお勧めしません。)試しに機械学習で使用しているPython3.7の環境にインストールしてみたが、動作しなかった！！もしかしたらダウングレードが必要かもしれないが、実際に使うときに調べようと思う。