| Autor(es): |
Iwashita, Adriana S.
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Romero, Marcos V. T.
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Baldassin, Alexandro
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Costa, Kelton A. P.
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Papa, Joao P.
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Battiato, S
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Braz, J
Número total de Autores: 7
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | PROCEEDINGS OF THE 2014 9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION, THEORY AND APPLICATIONS (VISAPP 2014), VOL 2; v. N/A, p. 8-pg., 2014-01-01. |
| Resumo | |
In this paper, we presented a Graphics Processing Unit (GPU)-based training algorithm for Optimum-Path Forest (OPF) classifier. The proposed approach employs the idea of a vector-matrix multiplication to speed up both traditional OPF training algorithm and a recently proposed Central Processing Unit (CPU)-based OPF training algorithm. Experiments in several public datasets have showed the efficiency of the proposed approach, which demonstrated to be up to 14 times faster for some datasets. To the best of our knowledge, this is the first GPU-based implementation for OPF training algorithm. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos |
| Beneficiário: | João Paulo Papa |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores |
| Processo FAPESP: | 10/12697-8 - Implementação do Algoritmo de Treinamento do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU |
| Beneficiário: | Adriana Sayuri Iwashita |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Processo FAPESP: | 11/08348-0 - Implementação do Algoritmo de Teste do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU |
| Beneficiário: | Marcos Vinicius Trigo Romero |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |