实现MaskRCNN的NMS部件

Question

我是Halide的初学者，我试着用它来加速伪装。

到目前为止，与c版本相比，性能确实很好。然后，我遇到了一个困扰我几天的问题:非最大抑制(Nms)，这是一个经典的算法，但我没有在卤化物中找到类似的例子，总结如下：

首先对数组框进行排序，然后对方框中的每一个I进行排序，从i+1到该数组的末尾，用boxi计算重叠，然后保留它或根据重叠删除它。能在卤化物中实现吗？我是否必须使用定义：：extern？如果有人能回答的话，请多多指摘。

最新情况：

对不起，我没有很好地解释这个问题。MaskRcnn中的非最大抑制与Canny边缘检测器中的非最大值抑制略有不同，您可以参考以下内容：

https://www.pyimagesearch.com/2015/02/16/faster-non-maximum-suppression-python/

其中python代码是这种算法的实现。

如果时间太长，想想这个简单的问题：

对于数组a10= {1，2，3，4，5 ,6，7，8，9，10}，我们需要计算ai和j之间的乘积，如果这个乘积值小于6(例如)，那么我们删除aj，在范围0，9中对所有i迭代这个操作。谢谢。

Answer 1

WRT非最大抑制:快速查看维基百科和这个演示文稿(detection.pdf)，让我对算法的功能有一些了解。我不知道如何确定边缘方向，但我认为这可能会有帮助：

假设一个简单的过滤器(x +/- 1，y +/- 1)，Halide可以使用一个RDom找到这组值的最大值。把结果打给麦克斯。创建一个系数的过滤器使用最大值-一个1和0的过滤器。把系数乘以原始矩阵，你就应该有非最小抑制.

系数滤波器可以通过使用MAX(符号)(像素- (MAX - 1))，0来创建，其中像素值是无符号的。本质上，使用无符号减法和饱和从原始值中减去MAX-1 .过滤器的结果是一个1和0的数组。

正如您所看到的，在Halide中创建这样的算法并不特别困难；实际上，要理清像“重叠”这样的术语的含义要困难得多。希望这能让你知道该怎么做。

祝你好运，-Phil