torch.ops.torchvision.nms

torch.ops.torchvision.nms是一个PyTorch操作，用于执行非极大值抑制（NMS）算法。NMS是一种常用的目标检测算法，用于在重叠的候选框中选择最佳的框。该操作接受一组候选框和它们的置信度分数，并返回经过NMS处理后的框的索引。

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torch.ops.nms

torch.ops.nms是PyTorch中的一个操作，用于执行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）算法。NMS是一种常用的目标检测算法，用于在重叠的候选框中选择最具代表性的目标框。

在目标检测任务中，通常会生成一系列候选框，这些候选框可能会有很高的重叠度。为了筛选出最佳的目标框，需要使用NMS算法。NMS算法的基本思想是，首先选择具有最高置信度的目标框，并将其与其他候选框进行比较。如果两个候选框之间的重叠度超过了设定的阈值，则将置信度较低的候选框剔除。这个过程会不断迭代，直到所有的候选框都被处理完毕。

torch.ops.nms函数接受以下参数：
- boxes：一个包含候选框坐标的张量，形状为(N, 4)，其中N是候选框的数量。
- scores：一个包含候选框置信度的张量，形状为(N,)。
- iou_threshold：重叠度阈值，用于判断两个候选框是否重叠。
- max_output_boxes：输出的最大目标框数量。

该函数返回一个包含被选择的目标框的索引的张量，形状为(K,)，其中K是被选择的目标框的数量。

将下面的代码用torch.ops.script_ops.while_loop 进行改造：def py_cpu_nms2(dets, thresh): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort(descending=True) while order.item().numel() > 0: order = order

以下是用 torch.ops.script_ops.while_loop 改造后的代码：

import torch

def py_cpu_nms2(dets, thresh):
    x1 = dets[:, 0]
    y1 = dets[:, 1]
    x2 = dets[:, 2]
    y2 = dets[:, 3]
    scores = dets[:, 4]
    areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
    
    order = scores.argsort(descending=True)
    
    def loop_body(i, order):
        i = i[0]
        order = order[0]
        if order.numel() == 0:
            return i, order
        else:
            # ... loop body code ...
            return i+1, order

    i = torch.tensor([0], dtype=torch.long)
    order = torch.ops.script_ops.while_loop(lambda i, order: i < order.numel(), loop_body, (i, order))
    return order

注意：在 while_loop 中，第一个参数是循环条件函数，第二个参数是循环体函数，第三个参数是初始状态。在循环体函数中，使用 i+1 更新循环变量 i。在循环条件函数中，使用 i < order.numel() 判断循环是否结束。