فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش عملی اسمبلی ARM برای تشخیص تصویر و بهینه‌سازی الگوریتم‌های بینایی ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی اسمبلی ARM برای تشخیص تصویر و بهینه‌سازی الگوریتم‌های بینایی ماشین

موضوع کلی: برنامه‌نویسی اسمبلی و بینایی ماشین

موضوع میانی: اسمبلی ARM برای پردازش و تشخیص تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری ARM و نقش آن در پردازش تصویر
• 2. ثبت‌های عمومی و ویژه در پردازنده‌های ARM
• 3. دستورات پایه انتقال داده در اسمبلی ARM
• 4. عملیات حسابی و منطقی برای پردازش پیکسل
• 5. دستورات شیفت و چرخش برای دستکاری بیت‌های تصویر
• 6. آدرس‌دهی حافظه و دسترسی به داده‌های تصویر
• 7. بارگذاری و ذخیره‌سازی کارآمد داده‌های تصویری
• 8. مقدمات SIMD و واحد NEON در ARM
• 9. ثبت‌های برداری NEON و انواع داده
• 10. دستورات بارگذاری و ذخیره‌سازی برداری NEON
• 11. عملیات حسابی برداری روی پیکسل‌ها
• 12. مقایسه‌های برداری و ماسک‌گذاری در NEON
• 13. دستورات جابه‌جایی و بازآرایی داده‌های برداری
• 14. پیاده‌سازی فیلترهای نقطه‌ای با اسمبلی ARM
• 15. تبدیل فضای رنگی RGB به Grayscale در اسمبلی
• 16. بهینه‌سازی تبدیل Grayscale با NEON
• 17. پیاده‌سازی Thresholding و Binarization
• 18. عملیات مورفولوژیکی پایه با دستورات اسمبلی
• 19. فیلتر میانگین‌گیر و جعبه با حلقه‌های بهینه‌شده
• 20. پیاده‌سازی فیلتر گاوسی در اسمبلی ARM
• 21. بهینه‌سازی کانولوشن دوبعدی با NEON
• 22. محاسبه گرادیان تصویر با عملگر سوبل
• 23. پیاده‌سازی تشخیص لبه Canny در سطح اسمبلی
• 24. استخراج ویژگی FAST با دستورات ARM و NEON
• 25. بهینه‌سازی الگوریتم FAST9 برای پردازنده‌های Cortex
• 26. محاسبه هیستوگرام تصویر با اسمبلی
• 27. یکسان‌سازی هیستوگرام و بهبود کنتراست
• 28. تشخیص گوشه با الگوریتم Harris در اسمبلی
• 29. پیاده‌سازی تطبیق الگو ساده با دستورات برداری
• 30. محاسبه همبستگی متقابل نرمال‌شده
• 31. بهینه‌سازی حلقه‌های پردازش تصویر با Unrolling
• 32. مدیریت Cache و پیش‌واکشی داده برای تصاویر بزرگ
• 33. تراز کردن داده‌ها برای دسترسی کارآمد به حافظه
• 34. پیاده‌سازی تغییر اندازه تصویر با درون‌یابی نزدیک‌ترین همسایه
• 35. درون‌یابی دوخطی در اسمبلی ARM
• 36. چرخش و تبدیل هندسی پایه تصاویر
• 37. تشخیص حرکت ساده با تفاضل فریم‌ها
• 38. پیاده‌سازی فیلتر میانه برای حذف نویز
• 39. ترکیب چندین فیلتر در خط لوله پردازش
• 40. اندازه‌گیری عملکرد و شمارش سیکل دستورات
• 41. پروفایلینگ کد اسمبلی با ابزارهای ARM
• 42. مقایسه عملکرد نسخه C و اسمبلی الگوریتم‌ها
• 43. استفاده از Intrinsicهای NEON در کنار اسمبلی خالص
• 44. ادغام کد اسمبلی با برنامه‌های C برای تشخیص تصویر
• 45. پیاده‌سازی لایه کانولوشن ساده شبکه عصبی با NEON
• 46. کوانتیزه‌سازی وزن‌ها برای استنتاج سریع‌تر
• 47. بهینه‌سازی ضرب ماتریس برای لایه‌های Fully Connected
• 48. مدیریت حافظه محدود در سیستم‌های تعبیه‌شده
• 49. پورت کردن الگوریتم‌های OpenCV به اسمبلی ARM
• 50. رفع اشکال کد اسمبلی با شبیه‌ساز و دیباگر
• 51. استراتژی‌های نوشتن کد قابل نگهداری در اسمبلی
• 52. بهینه‌سازی نهایی برای پردازنده‌های Cortex-A و Cortex-M
• 53. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص شیء ساده end-to-end
• 54. تست صحت نتایج با مجموعه داده‌های استاندارد