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...
本文的主要内容是nms的具体实现,通过阅读GPU代码,学习CUDA编程。 简单讲,NMS就是去重,重叠度大的矩形框中,保留分数值比较大的一个。IOU(交并比,即重叠度)和NMS(非极大抑制)是什么(参见zhuanlan.zhihu.com/p/54),自行搜索,不再一一列举。 一、先看cpu版的代码,后面再看gpu版,cpu版比较容易懂,调用也很容易, ...
thresh=0.7, time wastes:0.0120thresh=0.8, time wastes:0.0063thresh=0.9, time wastes:0.0071 发现比方法3还要慢一点,应该是计算量较小,而且时间损耗在调用GPU上吧。如果在Faster-RCNN中利方法4肯定是最快的,毕竟是rbg的实现,暂时来看方法3也足够了(我不会cuda啊) 完整代码见:github Reference: Cython的简单...
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,其中得分较低的也有可能被抑制掉,降低了模型的召回率。 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...
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。
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。
但实施过程中需注意以下几个要点，以确保插件的正确性和模型的性能优化。本文内容丰富，涵盖NMS插件的动机、模型结构要求、插件的插入方法及注意事项，旨在提供一个全面且实用的解决方案，帮助用户在模型开发过程中实现高效、灵活的NMS功能。请参照文末代码示例，以指导实践操作，实现模型在GPU上的优化运行。
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,先用图示直观看看NMS的工作机制: 从下图处理的结果可以看出,在目标检测过程中,对于每个obj在检测的时候会产生多个bbox,NMS本质就是对每个obj的多个bbox去冗余,得到最终的检...
NMS通常仅能在CPU上执行，GPU无法运行。soft-nms的改进主要体现在以下方面：引入weight因子，用于调整置信度；随后去除置信度较低的边界框。这项改进对整个目标检测过程的耗时影响微乎其微。软NMS在训练阶段仍使用传统NMS，而在测试阶段替换为soft-nms，作者进行实验验证，发现使用soft-nms训练效果并未显著...