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...
发现速度相较于纯python分别提升了15倍、38倍、118倍! 4. 在方法3的基础上利用GPU:gpu_nms.pyx View Code 再建立文件nms_gpu.hpp: void_nms(int* keep_out,int* num_out,constfloat* boxes_host,intboxes_num,intboxes_dim,floatnms_overlap_thresh,intdevice_id); 和nms_kernel.cu文件: View Code 然...
这里做了四组对比试验,来简单验证不同方法对NMS速度的影响。 方法1:纯python语言实现:简介方便、速度慢 方法2:直接利用Cython模块编译 方法3:先将全部变量定义为静态类型,再利用Cython模块编译 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: Cyth...
Cluster NMS出自《Enhancing Geometric Factors in Model Learning and Inference for Object Detection and Instance Segmentation》一文。研究者主要旨在弥补Fast NMS的性能下降,期望也利用pytorch的GPU矩阵运算进行NMS,但同时又使得性能保持与Traditional NMS相同。 最开始看到这个名字时,笔者还以为是采取聚类的NMS,这不禁让...
本文档提供了基于Pytorch的版本,其也可以支持CUDA加速来利用除了CPU运算的以外的GPU进行运算的方式,具体实现的代码可以 参考本文章,该函数包含了上述两种类型的权重计算方式,默认是采用了传统的NMS的计算方式进行计算。 主要希望能够支持多个分类的目标的识别判断,可以采用其中的`` ...
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...
因此,要想加速NMS,首当其冲应该要将IoU的计算并行化。这个操作在我们使用IoU-based loss的时候就有,只需计算检测框集合 与自身的IoU即可。检测框集合 事先会按照得分降序排列,也就是说 是最高得分框, 是最低得分框。得到如下这个IoU矩阵: 得益于GPU的并行计算,我们可以一次性得到IoU的全部计算结果。这一步就已...
循环步骤,GPU难以并行处理,运算效率低 以分类置信度为优先衡量指标 分类置信度高的定位不一定最准,降低了模型的定位准确度 直接提高阈值暴力去除bbox 将得分较低的边框强制性地去掉,如果物体出现较为密集时,本身属于两个物体的边框,其中得分较低的框就很有可能被抑制掉,从而降低了模型的召回率,且阈值设定完全依赖自...
提高计算效率的策略包括利用并行计算技术,如GPU加速和改进算法逻辑,减少不必要的计算。针对NMS算法的效率优化,研究者们提出了多种方案,如分组NMS,通过将检测框分组来并行处理,从而加速NMS的计算过程。 阈值选择对NMS算法的性能影响显著,不同的IoU阈值会导致检测结果之间的显著差异。合适的阈值可以平衡检测准确率和召回率...
为了速度再快一点,我们修改我们要运行的文件夹下的 nnie_sim.ini 中 cuda 的值,让他启动 GPU 加速点开nnie_sim.ini 文件修改如下#=== CONFIG === [LAYER_LINEAR_PRINT_EN] 0 [CUDA_CALC_EN] 1 [OPEN_INSTSIM] 0 [OPEN_PERFSIM] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9登录后即可复制 即可启用...