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...
如果'iou3d_nms_cuda'是可选依赖,尝试安装或更新该依赖 如果iou3d_nms_cuda 是一个可选的、需要单独安装的依赖,你可能需要按照 pcdet 的安装指南来安装或更新它。这通常涉及到编译CUDA扩展。在 pcdet 的GitHub仓库中,你应该能找到一个 setup.py 脚本或类似的安装指南,用于编译和安装CUDA扩展。 例如,你可能需...
ImportError: cannot import name 'iou3d_nms_cuda' from 'pcdet.ops.iou3d_nms' (unknown location)#12 Closed Assignees No one assigned Labels None yet Projects None yet Milestone No milestone Development No branches or pull requests 2 participants...
CUDA implementation of NMS for PyTorch. This repository has a CUDA implementation of NMS for PyTorch 1.4.0. The code is released under the BSD license however it also includes parts of the original implementation fromFast R-CNNwhich falls under the MIT license (see LICENSE file for details)....
not found:原因:第一种可能是没有安装CUDA可以搜索CUDA和cudnn的安装。同时提醒,当前时间下,Paddlepaddle不支持 CUDA 9.1/9.2/10.1二是确认安装了CUDA,那么查看设置的环境变量是否正常。推荐先重启一下电脑,windows设置 paddle 重启 环境变量 其他 RuntimeError: CUDA error (10): invalid device ordinal 一、...
.nms(boxes, scores, iou_threshold) File "C:\Users\wan\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\_ops.py", line 442, in __call__ return self._op(*args, **kwargs or {}) NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend...
所有好我删除CUDA和安装。和所有的工作，如果SOEM需要我的代码：来自ultralytics import YOLO ifname== ...
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, ...