3.8.cuda运行时API-使用cuda核函数加速yolov5后处理

前言

杜老师推出的 tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

本次课程学习精简 CUDA 教程-使用 cuda 核函数加速 yolov5 的后处理

课程大纲可看下面的思维导图

在这里插入图片描述

1. Yolov5后处理

Yolov5 是目标检测中比较经典的模型，学习对其后处理进行解码是非常有必要的。在这里我们仅使用核函数对 Yolov5 推理的结果进行解码并恢复成框，掌握后处理所解决的问题，以及对于性能的考虑。

经验之谈：

对于后处理的代码研究，可以把 PyTorch 的数据通过转换成 numpy 后，tobytes 再写到文件，然后再到 c++ 中读取的方式，能够快速进行问题研究和排查，此时不需要 tensorRT 推理也可以做后处理研究。这也叫变量控制法
fast_nms_kernel 会在极端情况下少框，但是这个极端情况一般不会出现，实测几乎没有影响
fast nms 在 cuda 实现上比较简单，高效，不用排序

2. 后处理案例

我们来看下 Yolov5 整个后处理过程：decode解码 + nms

由于整个后处理过程可能有点复杂，因此我们可以先在 CPU 上完成，然后再考虑 GPU 上的工作。

为了方便演示整个后处理过程，我们通过 PyTorch 去进行推理，把推理的结果利用 numpy 保存下来，然后利用 c++ 读取进行后处理，同时也可以看下 PyTorch 最终的结果和我们后处理的结果是否一致。

numpy 保存推理结果的代码如下：
with open("../workspace/predict.data", "wb") as f:f.write(pred.cpu().data.numpy().tobytes())
Yolov5 在 COCO 数据集上的输入是一个 [n，85] 为维度的 tensor，其中 85 是 [cx，cy，width，objectness，classfication * 80]

关于后处理原理和更多细节请查看 YOLOv5推理详解及预处理高性能实现

2.1 cpu_decode

我们先来看 cpu_decode，CPU 解码的重点有：

避免多余的计算，需要知道有些数学运算需要的事件远超过很多 if，减少他们的次数就是提高性能的关键
nms 的实现是可以优化的，例如 remove_flags 并且预先分配内存，reserve 对输出分配内存

核心代码如下：

vector<Box> cpu_decode(float* predict, int rows, int cols, float confidence_threshold = 0.25f, float nms_threshold = 0.45f){vector<Box> boxes;int num_classes = cols - 5;for(int i = 0; i < rows; ++i){float* pitem = predict + i * cols;float objness = pitem[4];if(objness < confidence_threshold)continue;float* pclass = pitem + 5;int label     = std::max_element(pclass, pclass + num_classes) - pclass;float prob    = pclass[label];float confidence = prob * objness;if(confidence < confidence_threshold)continue;float cx     = pitem[0];float cy     = pitem[1];float width  = pitem[2];float height = pitem[3];float left   = cx - width * 0.5;float top    = cy - height * 0.5;float right  = cx + width * 0.5;float bottom = cy + height * 0.5;boxes.emplace_back(left, top, right, bottom, confidence, (float)label);}std::sort(boxes.begin(), boxes.end(), [](Box& a, Box& b){return a.confidence > b.confidence;});std::vector<bool> remove_flags(boxes.size());std::vector<Box> box_result;box_result.reserve(boxes.size());auto iou = [](const Box& a, const Box& b){float cross_left   = std::max(a.left, b.left);float cross_top    = std::max(a.top, b.top);float cross_right  = std::min(a.right, b.right);float cross_bottom = std::min(a.bottom, b.bottom);float cross_area = std::max(0.0f, cross_right - cross_left) * std::max(0.0f, cross_bottom - cross_top);float union_area = std::max(0.0f, a.right - a.left) * std::max(0.0f, a.bottom - a.top) + std::max(0.0f, b.right - b.left) * std::max(0.0f, b.bottom - b.top) - cross_area;if(cross_area == 0 || union_area == 0) return 0.0f;return cross_area / union_area;};for(int i = 0; i < boxes.size(); ++i){if(remove_flags[i]) continue;auto& ibox = boxes[i];box_result.emplace_back(ibox);for(int j = i + 1; j < boxes.size(); ++j){if(remove_flags[j]) continue;auto& jbox = boxes[j];if(ibox.label == jbox.label){// class matchedif(iou(ibox, jbox) >= nms_threshold)remove_flags[j] = true;}}}return box_result;
}

该代码主要可分为预处结果解码和非极大值抑制两部分

预测结果解码：

首先遍历每个预测框，通过置信度阈值（confidence_threshold）对预测结果进行过滤。然后，计算预测框的类别，选择 80 个类别中最高概率的类别作为预测框的标签。接下来，将预测框的中心点和宽高转变成左上角和右下角坐标，并将预测框的信息保存到 boxes 中

非极大值抑制（NMS）：

首先我们需要对 boxes 中的所有预测框按照置信度进行降序排序，方便后续 NMS 操作。NMS 的实现主要是通过 remove_flags 这个标志来实现的，将未标记为需要移除的预测框保存到 box_result 中

关键的性能优化点：

预测框过滤，在 decode 过程中先利用置信度阈值过滤，避免了不必要的后续计算和处理
预测框排序，在 lambda 函数中传引用，同时对 box_result 利用 reverse 进行预分配提升性能
使用标志位：在 NMS 过程中，使用 remove_flags 标志位来标记需要移除的预测框，相比于两两预测框比较提高了效率

2.2 gpu_decode

我们再来看 gpu_decode，GPU 解码的重点有：

表示输出数量不确定的数组，用 [count, box1, box2, box3] 的方式，此时需要有最大数量限制
通过 atomicAdd 实现数组元素的加入，并返回索引
和 cpu_decode 一样，不必要的计算尽量省掉

decode 核心代码如下：

static __global__ void decode_kernel(float* predict, int num_bboxes, int num_classes, float confidence_threshold, float* invert_affine_matrix, float* parray, int max_objects, int NUM_BOX_ELEMENT
){  int position = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;if (position >= num_bboxes) return;float* pitem     = predict + (5 + num_classes) * position;float objectness = pitem[4];if(objectness < confidence_threshold)return;float* class_confidence = pitem + 5;float confidence        = *class_confidence++;int label               = 0;for(int i = 1; i < num_classes; ++i, ++class_confidence){if(*class_confidence > confidence){confidence = *class_confidence;label      = i;}}confidence *= objectness;if(confidence < confidence_threshold)return;int index = atomicAdd(parray, 1);if(index >= max_objects)return;float cx         = *pitem++;float cy         = *pitem++;float width      = *pitem++;float height     = *pitem++;float left   = cx - width * 0.5f;float top    = cy - height * 0.5f;float right  = cx + width * 0.5f;float bottom = cy + height * 0.5f;// affine_project(invert_affine_matrix, left,  top,    &left,  &top);// affine_project(invert_affine_matrix, right, bottom, &right, &bottom);// left, top, right, bottom, confidence, class, keepflagfloat* pout_item = parray + 1 + index * NUM_BOX_ELEMENT;*pout_item++ = left;*pout_item++ = top;*pout_item++ = right;*pout_item++ = bottom;*pout_item++ = confidence;*pout_item++ = label;*pout_item++ = 1; // 1 = keep, 0 = ignore
}

上述 gpu_decode 代码和 cpu 处理非常像，其中核函数启动的线程数为预测框的数量，每个线程处理一个框的解码工作，position 代表当前线程的 Idx，*predict 为所有预测框的首地址，pitem 为当前线程要处理的预测框的起始地址，如下图所示：

在这里插入图片描述

图2-1 pitem

同时为了保存 decode 后的预测框，我们使用原子加（atomicAdd）操作来避免多个线程同时写入输出数组时的冲突问题，可以确保结果的准确性。具体来说，index = atomicAdd(parray, 1) 表示将 parray 指向的内存位置的值加上 1，并将加前的值赋给 index，而 index 表示当前所处理的边界框在所有边界框中的索引值。为了避免超过最大边界框数量，会在 index 超过 MAX_IMAGE_BOXES 时直接返回，不再处理该边界框。

将预测框完成解码后就需要将其解码后的框信息保存下来，保存的首地址是 *parray，parray 的第一个元素是保存下来的框的数量，后面才是一个个框的信息，如下图所示。

在这里插入图片描述

图2-2 pout_item

当然对于 nsm 你也可以采用 cuda 加入，代码如下：

static __global__ void fast_nms_kernel(float* bboxes, int max_objects, float threshold, int NUM_BOX_ELEMENT){int position = (blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x);int count = min((int)*bboxes, max_objects);if (position >= count) return;// left, top, right, bottom, confidence, class, keepflagfloat* pcurrent = bboxes + 1 + position * NUM_BOX_ELEMENT;for(int i = 0; i < count; ++i){float* pitem = bboxes + 1 + i * NUM_BOX_ELEMENT;if(i == position || pcurrent[5] != pitem[5]) continue;if(pitem[4] >= pcurrent[4]){if(pitem[4] == pcurrent[4] && i < position)continue;float iou = box_iou(pcurrent[0], pcurrent[1], pcurrent[2], pcurrent[3],pitem[0],    pitem[1],    pitem[2],    pitem[3]);if(iou > threshold){pcurrent[6] = 0;  // 1=keep, 0=ignorereturn;}}}
}

fast_nms_kernel 在极端情况下会少框，比如当存在多个重叠框，并且它们具有相同的置信度时，由于核函数中的条件判断和并行计算的特性，可能会导致后面的框覆盖前面的框，从而使得前面的框被忽略。

值得注意的是在对 mAP 进行测试性能的时候，只能采用 CPU 版本的 nms，这是因为 mAP 测试需要精确计算每个框的重叠情况，并且需要按照特定的算法进行排序和抑制。而在 GPU 上进行并行计算的 nms 方法往往会牺牲一定的精确性，无法满足 mAP 测试的要求。

下图对比了 PyTorch 的效果和我们自己实现的后处理的效果，可以看到结果是没问题的

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图2-3 PyTorch效果

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图2-4 自定义实现后处理的效果

总结

本次课程学习了经典目标检测算法 Yolov5 的后处理，我们先在 cpu 上实现了整个 decode，cpu 版本的实现性能已经非常高了，适合在一些边缘嵌入式设备上运行，随后我们根据 cpu 版本的 decode 编写了核函数来加速整个 decode 解码过程，很多东西还是需要大家自己多去动手，多去尝试。

关于代码的更多探讨可参考 infer源码阅读之yolo.cu