速度:NMS的实现存在较多的循环步骤,GPU的并行化实现不是特别容易,尤其是预测框较多时,耗时较多。 将得分作为衡量指标。NMS简单地将得分作为一个边框的置信度,但在一些情况下,得分高的边框不一定位置更准。 阈值难以确定。过高的阈值容易出现大量误检,而过低的阈值则容易降低模型的召回率,超参很难确定。 针对这些问...
例如Soft NMS,Softer NMS。 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。 下面稍微介绍一下...
void _set_device(int device_id) { int current_device; CUDA_CHECK(cudaGetDevice(¤t_device)); //获取当前GPU序号 if (current_device == device_id) { return; } // The call to cudaSetDevice must come before any calls to Get, which // may perform initialization using the GPU. CUDA_CHECK...
//测试mAP用cpuNMS //日常推理可用GPU //GPU上的NMS其实相当于开了框数量个线程,每个线程循环了框数量次(进行比较) static __global__ void fast_nms_kernel(float* bboxes,int max_objects,float thres, int NUM_BOX_ELEMENT){ int position = blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x; //即decode中的inde...
1.基于GPU的加速:由于NMS算法需要对大量的候选框进行处理,因此其计算量非常大。为了提高算法的效率,可以采用基于GPU的并行计算方式,加速NMS算法的处理速度。 2.基于深度学习的优化:近年来,深度学习技术在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。可以通过训练深度神经网络来优化NMS算法,提高其准确率和效率。 3.基于多尺度的...
GPU with Compute Capability 3.2 or greater * Build instructions: 1. Set the GPU_ARCH and SM_ARCH variables in the Makefile according to the underlying NVIDIA GPU architecture of your computer. For further details, please refer to our GitHub Wiki page:https://github.com/hertasecurity/gpu-nms...
非极大值抑制(NMS)及其变种实现 NMS(Non Maximum Suppression),又名非极大值抑制,是目标检测框架中的后处理模块,主要用于删除高度冗余的bbox,...
building 'nms.gpu_nms' extension C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin\nvcc.exe --compiler-bindir "D:\Microsoft Visual Studio\VC98\bin" -c -ID:\py thon3.6\lib\site-packages\numpy\core\include "-IC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include" ...
GPU 版本:<TORCHVISION>/torchvision/csrc/ops/cuda/nms_kernel.cpp.量化的 CPU 版本:<TORCHVISION>/...
对话Imagination中国区董事长:以GPU为支点加强软硬件协同,助力数字化转型 下载白皮书 | 通过Photon架构创建身临其境的图形体验 Imagination Technologies是一家总部位于英国的公司,致力于研发芯片和软件知识产权(IP),基于Imagination IP的产品已在全球数十亿人的电话、汽车、家庭和工作 场所中使用。获取更多物联网、智能穿...