经过SparseConv后有时会发现sparse_tensor中的feature的数量变多了,因为SparseConv会使active site扩散。 importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimportspconv.pytorchasspconvif__name__=="__main__":# gen sparse tensor with shape[10000*10000*16], 16 is input channel# use float32 as inpu...
首先,将输入特征拆分为representative部分与uncertain部分;然后,对于representative部分特征采用相对多的计算复杂度操作提取重要信息,对于uncertain部分采用轻量型操作提取隐含信息;最后,为重新校准与融合两组特征,作者采用了无参特征融合模块。该文所提SPConv是一种“即插即用”型模块,可用于替换现有网络中的常规卷积。
但是在TensorRT中,仅将Spconv作为一层插件,不免会在后续层中有算力浪费,虽然可以使用Mask过滤,但如果考虑到TensorRT的闭源性以及版本更迭带来的属性变化,想要继续在TensorRT框架中进行Spconv的移植,会是一件高工程成本的任务。 因此,不如另起炉灶,可以将TensorRT完全从Spconv的部署中移除,在TensorRT之外建立起一套平行于...
ratio=0.5):super(SPConv_3x3,self).__init__()# 计算3x3卷积和1x1卷积的输入输出通道数self.inplanes_3x3 =int(inplanes * ratio)self.inplanes_1x1 = inplanes -self.inplanes_3x3self.outplanes_3x3 =int(outplanes * ratio)self.outplanes_1x1 = outplanes -self.outplanes_3x3self.outplanes = out...
与传统的卷积操作相比，SPConv实现了即插即用的功能，可以直接替换vanilla卷积，减少计算量的同时，对精度和速度均有所提升。通过合理组合分组卷积（GWC）、深度可分离卷积（DWC）、点卷积（PWC）等卷积操作，可以构建轻量化模型，如MobileNet、Xception、ResNext、ShuffleNet等。这些模型通过减少通道间连接的...
专注于子流线卷积接口：indice_subm_conv，其代码位于spconv/functional.py。通过Python接口调用底层C++函数可能不够直观，因此使用torch.autograd.Function封装算子底层调用，该类表示PyTorch中的可导函数，具备前向推理和反向传播实现时，即可作为普通PyTorch函数使用。值得注意的是，Function类在模型部署中具有...
本文剖析spconv1.2.1中稀疏卷积的C++代码，以Qt工程调试为例，深入解读spconv模块。以5x5稀疏卷积为例，便于理解代码逻辑，通过getIndicePairs获取输入输出坐标的对应关系，包括indice_pairs和indice_pair_num。接下来进入create_submconv_indice_pair_cpu函数，此函数负责构建输入坐标的Hash表与输出坐标关联...
spconv_debug_save_path 是一个用于指定 SpConv(Sparse Convolution,稀疏卷积)库在调试模式下保存中间数据或结果的目录路径的环境变量或配置参数。SpConv 是一种用于处理稀疏数据的卷积方法,常见于3D点云处理、图像分割等任务中。在开发或调试过程中,设置这个路径可以帮助开发者分析模型运行时的内部状态,从而更容易地定...
智能控制实验室/spconv 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 我知道了,不再自动展开 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 分支(6) 标签(43) 管理 管理 master ...
本文主要阐述卷积的基本理论，并以spconv源码为例进行解析。首先，介绍2D与3D卷积的基础知识及其分类。随后，深入探讨3D稀疏卷积的工作原理。2D卷积涉及卷积核在二维图像空间上的滑动操作。它分为单通道卷积与多通道卷积。单通道卷积在输入图像的单一通道上进行，得到特征图。多通道卷积在同一图像中不同通道...