1. cuda拓展nms 法一:baseline 法二:优化开辟线程数量 法三:优化iou计算次数 法四:位运算 1.1 NMSCUDAKernelLauncher 1.2 nms_cuda 其余内容见: mmdetection源码阅读笔记:概览142 赞同 · 15 评论文章 mmdetection源码阅读笔记:nms27 赞同 · 10 评论文章 nms想必大家都很熟悉,非极大值抑制法non-max suppression。
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...
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...
cuda nms 以下是一个简单的使用CUDA实现的非极大值抑制(NMS)的代码,用于对目标检测结果进行后处理: __global__ void nms_kernel(const float* boxes, int* keep, int num_boxes, float overlap_threshold) { //将每个线程映射到不同的箱子上,每个线程处理一个方框 int idx = blockIdx.x * blockDim.x +...
3. 只能在CPU上运行,速度太慢的改进思路有三个,一个是设计在GPU上的NMS,如CUDA NMS,一个是设计更快的NMS,如Fast NMS,最后一个是掀桌子,设计一个神经网络来实现NMS,如ConvNMS。 4. IoU的做法存在一定缺陷,改进思路是将目标尺度、距离引进IoU的考虑中。如DIoU。
3. 只能在CPU上运行,速度太慢的改进思路有三个,一个是设计在GPU上的NMS,如CUDA NMS,一个是设计更快的NMS,如Fast NMS,最后一个是掀桌子,设计一个神经网络来实现NMS,如ConvNMS。 4. IoU的做法存在一定缺陷,改进思路是将目标尺度、距离引进IoU的考虑中。如DIoU。
作为最为人所知晓的版本,Traditional NMS不仅有CPU版本,并且现已有GPU版本,GPU版本为Ross Girshick大神编写,俗称CUDA NMS。多个深度学习框架也已将CUDA NMS纳入,作为基本函数使用,如Pytorch在Torchvision 0.3中正式集成了CUDA NMS。 缺点: 顺序处理的模式,计算IoU拖累了运算效率。
之前说过基于pytorch的NMS方法灵活度要比CUDA NMS更高,就在于这些基于pytorch的NMS是高层语言编写,专为研究人员开发,矩阵运算清晰简洁,于是乎可以很方便地与一些能够提升精度的NMS方法结合!正所谓强强联合,于是就诞生出了又快又好的一系列Cluster NMS的变体。
方法4:在方法3的基础上再加入cuda加速模块, 再利用Cython模块编译,即利用gpu加速 一. 几点说明 1. 简单说明Cython: Cython是一个快速生成Python扩展模块的工具,从语法层面上来讲是Python语法和C语言语法的混血,当Python性能遇到瓶颈时,Cython直接将C的原生速度植入Python程序,这样使Python程序无需使用C重写,能快速整合...
总结起来，CUDA NMS和Torchvision NMS相比基于pytorch的实现稍快，但灵活性较低。Cluster NMS基本可以取代Fast NMS，并与提升精度的方法结合，提供更快更好的性能。Matrix NMS同样利用了并行计算的优势，针对mask IoU的计算进行优化。以上讨论的方法，不仅提高了NMS的计算效率，还为将2D检测的NMS加速方法推广...