nms是不太好在cuda上实现的,因为nms的计算过程是有依赖关系的,比如A,B,C三个置信度由大到小的检测框,如果IOU(A,B)大于阈值,那么BC的IOU则不必再计算了,由于依赖关系会限制cuda的发挥,因此cuda实现中,所有的box之间的IOU都是需要计算的,不过有的结果是不需要的。 代码中nms的输出是长度为 boxes_num×⌈box...
本文的主要内容是nms的具体实现,通过阅读GPU代码,学习CUDA编程。 简单讲,NMS就是去重,重叠度大的矩形框中,保留分数值比较大的一个。IOU(交并比,即重叠度)和NMS(非极大抑制)是什么(参见zhuanlan.zhihu.com/p/54),自行搜索,不再一一列举。 一、先看cpu版的代码,后面再看gpu版,cpu版比较容易懂,调用也很容易, ...
CUDA是一种并行计算框架,可以在GPU上进行计算,加速深度学习模型的推理和训练过程,因此在NMS的实现中使用CUDA可以提供更高的计算性能。下面是一个使用CUDA实现NMS的伪代码示例: ```python # 1.定义cuda快速排序函数 def sort_boxes(boxes, scores): #使用cuda实现的快速排序算法,对boxes和scores进行排序 return sorte...
通过对PYBIND11_MODULE的分析后,我们了解了mmcv._ext.nms具体的实现是一个声明为Tensor nms(Tensor boxes, Tensor scores, float iou_threshold, int offset);的函数。该函数定义在 mmcv/ops/csrc/pytorch/nms.cpp 中(https://github.com/...
nms也可以在核函数里面实现 这里演示了一个yolov5的实际案例,后续其他的操作都是类似的 gpu_decoder难度较大,一般先写一个cpu的decoder, 再写个gpu_decoder. 注意: yolov5 中的detect.py是对一张图片做推理, 推理用的信息是(n x num_classes + 5) ...
检查你的代码中是否有针对CUDA设备的NMS实现。如果没有,你可能需要添加或修改NMS代码以支持CUDA。 在PyTorch中,你可以使用torchvision.ops.nms等内置函数来实现NMS,并确保它们在你的CUDA环境中可用。 重新安装或更新依赖库: 有时,重新安装或更新你的深度学习框架和依赖库(如mmcv、torchvision等)可以解决兼容性问题。
学习我的教程专栏,你将绝对能实现CUDA工程化,完全从环境安装到CUDA核函数编程,从核函数到使用相关内存优化,从内存优化到深度学习算子开发(如:nms),从算子优化到模型(以yolo系列为基准)部署。最重要的是,我的教程将简单明了直切主题,CUDA理论与实战实例应用,并附相关代码,可直接上手实战。我的想法是掌握必要CUDA...
学习我的教程专栏,你将绝对能实现CUDA工程化,完全从环境安装到CUDA核函数编程,从核函数到使用相关内存优化,从内存优化到深度学习算子开发(如:nms),从算子优化到模型(以yolo系列为基准)部署。最重要的是,我的教程将简单明了直切主题,CUDA理论与实战实例应用,并附相关代码,可直接上手实战。我的想法是掌握必要CUDA...
cpp/cu文件是扩展的实现核心，其中包含了算子的具体逻辑。对于nms（Non-Maximum Suppression）这样的算子，cpp实现通常包含多层循环，以高效处理数据。Tensor类型在这里扮演着关键角色，它由torch/extension.h支持，是PyTorch中C++ API中定义的，支持各种运算和操作。对于CUDA扩展，代码首先在setup.py中定义，...
至此我们终于完善了cuda核函数的实现方式,来看一下源码,源码只有短短数行,建议对着上面的图文介绍看源码。 1.1 NMSCUDAKernelLauncher 在阅读源码过程中,要特别注意,线程索引与矩阵元素的一一对应关系。此外tensor在内存中都是以一维连续数组存放的,.data_ptr方法将返回tensor在内存中一维连续数组的首地址。 #include...