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...
nms各种实现的benchmark请看: 主控函数分两部分,第一部分计算mask,还需要的标0,不需要的(重复度大的)标1,第二部分是根据mask,选出留下来的候选框。 先简要说一下CUDA编程模型: GPU之所以能够加速,是因为并行计算,即每个线程负责计算一个数据,充分利用GPU计算核心超多(几千个)的优势。 (1)每个计算核心相互独立...
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 +...
最近要修改Faster R-CNN中实现的GPU版的NMS代码,于是小白的我就看起了CUDA编程,当然也只是浅显地阅读一些教程,快速入门而已,所以具体需要注意的以及一些思想,大家移步 在了解了CUDA编程的核心思想后,我们便可以开始阅读nms_kernel.cu文件了,先直接上源码(部分简单的已经注释),如下: ...
完整代码见:github Reference: Cython的简单使用: 利用Cython快速实现生成C代码 py-faster-rcnn: rbg的NMS实现 一些不错的博客: Cython基本用法 pytorch源码:C扩展 基于NVRTC 和 CUPY 的 Python CUDA 扩展 pytorch官方文档
遇到“nms_impl: implementation for device cuda:0 not found”错误时,通常表明程序试图在CUDA设备上执行非极大值抑制(NMS)操作,但未能找到相应的CUDA实现。以下是一些解决此问题的步骤: 确认CUDA环境配置: 确保你的机器上已正确安装了CUDA Toolkit和cuDNN,并且版本与你的深度学习框架(如PyTorch)兼容。 你可以通过...
GPU 版本:<TORCHVISION>/torchvision/csrc/ops/cuda/nms_kernel.cpp.量化的 CPU 版本:<TORCHVISION>/...
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。
因此把计算iou这样计算密度型任务放在cuda核函数上,在排序和遍历循环这样逻辑密集型任务放在cpu上。 下面我们尝试不断优化cuda核函数的实现方法: 法一:baseline 开辟num_bboxes * num_bboxes个线程,每个线程计算两个bbox之间的iou。 显然这个方式,线程数太多,太消耗资源,我们压榨一下每个线程,让每个线程计算一个b...