需求描述
需求：
1、完成图像去雾增强算法的GPU实现。图像去雾算法中需要应用到引导滤波算法，该算法的本质是不断进行卷积运算，从中可以挖掘出并行性。实现在GPU上运行图像去雾增强算法，形成完整的测试程序，组织合适的数据集。如神经网络训练的数据集是包含1000个类的 imageNet 2012。根据GPU并发度不同尽可能多的一次分配多张图片处理，图片数量由其硬件配置决定。
2、根据去雾算法制定GPU测试标准。通过处理完整的数据集经过的时间来评价。制定具体测试的规则，如算法中各种参数的设置以及申请线程数量等。适用于不同硬件的测试规则，考虑因素包括线程管理、数据集、评价标准等。测试时，无论使用CUDA，还是其他平台，均需要显式的分配线程、内存，定义计算操作，不调用任何API，防止算法优化和编译器对测试带来的影响。
人才需求：熟练图像去雾算法、cada c语言运用、GPU测试
合作方式：全国远程
1、完成图像去雾增强算法的GPU实现。图像去雾算法中需要应用到引导滤波算法，该算法的本质是不断进行卷积运算，从中可以挖掘出并行性。实现在GPU上运行图像去雾增强算法，形成完整的测试程序，组织合适的数据集。如神经网络训练的数据集是包含1000个类的 imageNet 2012。根据GPU并发度不同尽可能多的一次分配多张图片处理，图片数量由其硬件配置决定。
2、根据去雾算法制定GPU测试标准。通过处理完整的数据集经过的时间来评价。制定具体测试的规则，如算法中各种参数的设置以及申请线程数量等。适用于不同硬件的测试规则，考虑因素包括线程管理、数据集、评价标准等。测试时，无论使用CUDA，还是其他平台，均需要显式的分配线程、内存，定义计算操作，不调用任何API，防止算法优化和编译器对测试带来的影响。
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