参数nms_overlap_thresh:交并比阈值,用于nms 参数device_id:GPU设备号 */ void _nms(int* keep_out, int* num_out, const float* boxes_host, int boxes_num, int boxes_dim, float nms_overlap_thresh, int device_id) { _set_device(device_id); //设置相应设备 float* boxes_dev = NULL; unsigned...
NMS算法就是寻找局部最大值的算法,在AI中应用较多,如从一个概率最大特征/矩形框/BOX出发,从匹配中设定一个阈值,对局部进行最大搜索,找到邻域中的最大值,并滤掉其他多余的部分。 GPU上的非极大值抑制问题(NMS算法)是一种选择局部响应最大值的方法,以施加空间特征分布与提取特征的解决方案。 (但是要注意目前只...
thresh, force_cpu=False):"""Dispatch to either CPU or GPU NMS implementations."""ifdets.shape[0] ==0:return[]ifcfg.USE_GPU_NMSandnotforce_cpu:returngpu_nms(dets, thresh, device_id=0)else:returncpu_nms(dets, thresh)
将出错的函数变量__pyx_t_5numpy_int32_t*,改成int*(见红色字体)。接着,为了保证gpu_nms.cpp不再由gpu_nms.pyx自动生成,需要将setup.py中ext_modules数组下的nms/gpu_nms.pyx改为nms/gpu_nms.cpp。 error: _nms((&(__Pyx_BufPtrStrided1d(__pyx_t_5numpy_int32_t *, __pyx_pybuffernd_keep....
NMS就稍微慢一些,最初,原作者在PyTorch的代码里使用的是CPU上的NMS,但这个数据测出来不稳定,表格中展示的是最好情况的数据,有时候数据可能会增长到五十多或六十多,并且在人脸较多的情况下,还会变得更慢,这个问题就很严重。在GPU上的NMS的时间就很稳定,都为2ms。另外,使用原作者的PyTorch的代码跑52张人脸需要三百...
code: make * Execution: * You can run the GPU NMS benchmark using a comma-separated input file containing the list of detected objects in the following format: xcoordinate,ycoordinate,width,score * We provide a sample input file "detections.txt" obtained after having executed a face detector...
检测后处理:使用NMS(非极大值抑制)算法去除重复或误检目标框,得到有效检测框,然后裁切目标区域子图并缩放,输出Nx3x224x224图像矩阵,检测后处理大部分算子运行在CPU设备上。 分类模型:分类网络结构是ResNet-50,算子运行设备为GPU。 其中检测和分类两个子模型是单独训练的,推理时合并成单个模型,部署框架采用TF-Serving...
ImportError: ……/gpu_nms.so: undefined symbol: _Py_ZeroStruct 出现此问题一般是由于python版本不一致造成的 可以重新安装python解决 sudo apt-get install python3-dev 或者如果
CVPR 2023 | One-to-Few:没有NMS检测也可以很强很快 ICLR 2023 | Specformer: Spectral GNNs Meet Transformers 重新审视Dropout RestoreDet:低分辨率图像中目标检测 AAAI 2023 | 打破NAS瓶颈,AIO-P跨任务网络性能预测新框架 CLIP:语言-图像表示之间的桥梁 ...
第一步:将/lib/model/nms_wrapper.py中 from nms.gpu_nms import gpu_nms注释掉 第二步:将方法nms(dets, thresh, force_cpu=False)中的force_cpu的false改为true,表示强制启动cpu版本。 第三步:将/lib下的setup.py中: ?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?