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BANG C nms后处理算子嵌入 已完结 zjunk2023-01-31 23:33:29 回复 17 查看
BANG C nms后处理算子嵌入

nms算子.zip

各位老师您们好!

我尝试将nms后处理算子(ppyoloe MLU移植)添加到mlu——pytorch上,但是看了关于一些开发文档《CNPlugin用户手册》和《pluginop高性能库与pytorch框架集成_marked》的一些例子并不能对编写接口有较好的帮助。

1)      操作系统(如Ubuntu16.04.4)

2)mlu_pytorch-1.7

3)      板卡型号(如MLU270-F)

现在我所了解到的:

    1:根据.mlu文件利用CNPlugin对接口进行声明包括(参数结构,参数结构指针,初始化函数,销毁函数,构建接口,单算子运行接口)

    2:对以上接口进行实现,

    3:将生成的cnplugin.so文件进行替换

    4:在catch/mlu_functions.yaml申明算子

    5:在cnml 文件下编写该算子的.cpp文件与cnml_internal.h声明kernel

    6:在cnml/internal文件下编写kernel函数实现


我想请教一下该任务中里面的函数接口声明如何实现,谢谢各位老师,算子的.mlu文件与.cpp测试在附件里面

mluNmsThresh(int* result_Index, half* resultScoreClsIdx, int* result_count, half* source)

中参数的意思如下:

source是8400*80(框与每类置信度)的地址,result_count是每个core输出的最大置信度大于0.7的框的个数,result是每个core输出的最大置信度的score、哪个类cls(共8400/16=525对),result_Index是挑选出result_count个框的索引,用于从result中挑数据出来


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