基于极小矩阵的在线实时目标跟踪算法
分布式、并行与集群计算
2021-03-24 v2 机器学习
机器学习
摘要
在线实时目标跟踪是一项有趣的工作负载，可用于在一系列视频序列中实时跟踪物体（例如汽车、人、动物）。对于边缘设备上的简单目标跟踪，其输出可以简单到在检测到的物体周围绘制边界框，在某些情况下，此类计算所使用的输入矩阵非常小（例如 4x7、3x3、5x5 等）。因此，实际工作量很低。典型的基于多线程的并行化技术无法加速该跟踪应用；相反，基于吞吐量的并行化技术（每个线程处理独立的视频序列）更有收益。本文中，我们分享了在共享内存多核上并行化简单在线实时跟踪 (SORT) 应用的经验。
引用
@article{arxiv.2003.12091,
title = {Online and Real-time Object Tracking Algorithm with Extremely Small Matrices},
author = {Jesmin Jahan Tithi and Sriram Aananthakrishnan and Fabrizio Petrini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.12091},
year = {2021}
}
备注
5 Pages (4 Pages main paper, 5th page for reference), Accepted for presentation in WHPC 2020 Summit which got canceled for Corona. But it will not be published in Digital Library