for (int i = 0; i < grid_y; i++) { for (int j = 0; j < grid_x; j++) { float box_score = sigmoid_x(pdata[4]); ;//获取每一行的box框中含有某个物体的概率 if (box_score >= boxThreshold) { cv::Mat scores(1, className.size(), CV_32FC1, pdata + 5); Point classIdPoint; double max_class_socre; minMaxLoc(scores, 0, &max_class_socre, 0, &classIdPoint); max_class_socre = sigmoid_x(max_class_socre); if (max_class_socre >= classThreshold) { float x = (sigmoid_x(pdata[0]) * 2.f - 0.5f + j) * netStride[stride]; //x float y = (sigmoid_x(pdata[1]) * 2.f - 0.5f + i) * netStride[stride]; //y float w = powf(sigmoid_x(pdata[2]) * 2.f, 2.f) * anchor_w; //w float h = powf(sigmoid_x(pdata[3]) * 2.f, 2.f) * anchor_h; //h int left = (int)(x - 0.5 * w) * ratio_w + 0.5; int top = (int)(y - 0.5 * h) * ratio_h + 0.5; classIds.push_back(classIdPoint.x); confidences.push_back(max_class_socre * box_score); boxes.push_back(Rect(left, top, int(w * ratio_w), int(h * ratio_h))); } pdata += net_width;//下一行 } } }这段如何用neon优化,可以写段示例吗

时间: 2024-02-21 10:57:41 浏览: 104
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voxel_grid_large.zip

star3星 · 编辑精心推荐
可以尝试使用NEON指令集来优化该段代码。NEON是ARM体系结构的一种SIMD指令集,可以实现对向量运算的加速。 以下是一种可能的NEON优化示例: ``` #include <arm_neon.h> // ... for (int i = 0; i < grid_y; i++) { for (int j = 0; j < grid_x; j++) { // Load data into NEON registers float32x4_t pdata_neon = vld1q_f32(pdata); float32x4_t scores_neon = vld1q_f32(pdata + 5); // Compute sigmoid_x for pdata_neon pdata_neon = vnegq_f32(pdata_neon); pdata_neon = vexpq_f32(pdata_neon); pdata_neon = vaddq_f32(pdata_neon, vdupq_n_f32(1)); pdata_neon = vrecpeq_f32(pdata_neon); pdata_neon = vmulq_f32(pdata_neon, vdupq_n_f32(2)); pdata_neon = vsubq_f32(pdata_neon, vdupq_n_f32(0.5f)); // Compute box_score using the first element of pdata_neon float32x2_t box_score_neon = vget_low_f32(pdata_neon); box_score_neon = vsigmoid_x_f32(box_score_neon); box_score_neon = vmul_f32(box_score_neon, vdup_n_f32(1.0f / 255)); float box_score = vget_lane_f32(box_score_neon, 0); if (box_score >= boxThreshold) { // Compute max_class_socre and classIdPoint using scores_neon float32x2_t max_class_socre_neon; int32x2_t classIdPoint_neon; vMinMaxLoc(scores_neon, &max_class_socre_neon, NULL, &classIdPoint_neon, NULL); max_class_socre_neon = vsigmoid_x_f32(max_class_socre_neon); max_class_socre_neon = vmul_f32(max_class_socre_neon, vdup_n_f32(1.0f / 255)); double max_class_socre = vgetq_lane_f32(max_class_socre_neon, 0); Point classIdPoint(classIdPoint_neon[0], 0); if (max_class_socre >= classThreshold) { // Compute x, y, w, h using pdata_neon float32x2_t xy_neon = vget_low_f32(pdata_neon); float32x2_t wh_neon = vget_high_f32(pdata_neon); xy_neon = vsigmoid_x_f32(xy_neon); wh_neon = vexp_f32(wh_neon); wh_neon = vmul_f32(wh_neon, vdup_n_f32(2)); wh_neon = vmul_f32(wh_neon, vdup_n_f32(anchor_w)); xy_neon = vsub_f32(xy_neon, vdup_n_f32(0.5f)); xy_neon = vadd_f32(xy_neon, vdup_n_f32(j)); xy_neon = vmul_f32(xy_neon, vdup_n_f32(netStride[stride])); xy_neon = vmul_f32(xy_neon, vdup_n_f32(ratio_w)); wh_neon = vmul_f32(wh_neon, vdup_n_f32(anchor_h)); wh_neon = vmul_f32(wh_neon, vdup_n_f32(ratio_h)); float x = vget_lane_f32(xy_neon, 0); float y = vget_lane_f32(xy_neon, 1); float w = vget_lane_f32(wh_neon, 0); float h = vget_lane_f32(wh_neon, 1); int left = (int)(x - 0.5 * w) + 0.5; int top = (int)(y - 0.5 * h) + 0.5; classIds.push_back(classIdPoint.x); confidences.push_back(max_class_socre * box_score); boxes.push_back(Rect(left, top, int(w), int(h))); } } pdata += 4 * net_width; } } ``` 需要注意的是,NEON指令集的优化效果取决于处理的数据类型和数据大小。上述示例中只使用了NEON的部分指令,具体的优化方案需要根据实际情况进行调整和优化。
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解释代码 static int process(int8_t* input, int* anchor, int grid_h, int grid_w, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; int grid_len = grid_h * grid_w; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < 3; a++) { for (int i = 0; i < grid_h; i++) { for (int j = 0; j < grid_w; j++) { int8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j]; if (box_confidence >= thres_i8) { int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j; int8_t* in_ptr = input + offset; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; box_x = (box_x + j) * (float)stride; box_y = (box_y + i) * (float)stride; box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2]; box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1]; box_x -= (box_w / 2.0); box_y -= (box_h / 2.0); boxes.push_back(box_x); //push_back() 在Vector最后添加一个元素 boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); int8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len]; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; } } } } return validCount; }

解释代码:static int process(int8_t* input, int* anchor, int grid_h, int grid_w, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; int grid_len = grid_h * grid_w; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < 3; a++) { for (int i = 0; i < grid_h; i++) { for (int j = 0; j < grid_w; j++) { int8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j]; if (box_confidence >= thres_i8) { int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j; int8_t* in_ptr = input + offset; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; box_x = (box_x + j) * (float)stride; box_y = (box_y + i) * (float)stride; box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2]; box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1]; box_x -= (box_w / 2.0); box_y -= (box_h / 2.0); int8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len]; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs>thres_i8){ objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))* sigmoid(deqnt_affine_to_f32(box_confidence, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } } } } return validCount; }

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