maskrcnn-benchmark 代码详解之 box_coder.py

本文详细解析了maskrcnn-benchmark库中的box_coder.py,重点讨论了b-box回归在RCNN中的作用,如何通过映射函数将候选框转换为接近基准框,并介绍了在卷积神经网络中如何实现这一过程。

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前言

    box_coder.py主要用于候选边框(proposal)的编码和解码,即求解RCNN论文中回归目标中的t_*以及预测边框。其主要针对的是RCNN和faster RCNN中的Bounding-box regression部分的操作。

1b-box 回归(RCNN)

   假设现有获得的候选框(proposal)为P^i = (P_x^i)\text{P}^i = (\text{P}_x^i, \text{P}_y^i, \text{P}_w^i, \text{P}_h^i), 而基准框(ground-truth)为\text{G}^i = (\text{G}_x^i, \text{G}_y^i, \text{G}_w^i, \text{G}_h^i), 我们需要找一种映射方式使得我们选取出来的候选框\text{P}^i能够变换成或者映射到\text{G}^i. 针对每一个边框涉及到的x, y, w, h即边框中心坐标的x,y,以及边框的宽和高,我们分别设定有d_x(P), d_y(P), d_w(P), d_h(P)这四种映射方式,分别可以帮助将\text{P}^i的x, y, w, h变换成\text{G}^i或者接近\text{G}^i的x, y, w, h。

 我们设定有d_x(P), d_y(P), d_w(P), d_h(P)中,d_x(P)d_y(P)只是尺度方面的变换

<think>好的,我现在需要解决用户在编译maskrcnn-benchmark时遇到的CUDA错误,具体是nms.cu文件中的'name followed by :: must be a class or namespace name'错误。用户的环境是Torch 1.13.0和CUDA 11.6。我需要根据提供的引用信息和自己的知识来找出解决方案。 首先,用户提到引用了几个相关的解决方案。引用[1]指出高版本的torchvision可能导致类似问题,需要降级PyTorch和torchvision,并重新编译。引用[4]提到原代码可能基于旧版本的PyTorch,特别是pytorch-1.0 nightly,而新版本可能存在兼容性问题。此外,用户的环境是较新的Torch 1.13.0和CUDA 11.6,这可能与maskrcnn-benchmark代码不兼容,因为该库可能没有更新支持最新的PyTorch版本。 接下来,错误信息是关于'::'的使用,通常表示命名空间或类名的问题。在CUDA代码中,如果函数或类没有正确限定命名空间,可能会出现此错误。例如,如果代码中使用了某个类的成员而没有指定正确的命名空间,编译器就会报错。 可能的解决步骤包括: 1. 检查PyTorch和CUDA版本兼容性。maskrcnn-benchmark可能要求特定版本的PyTorch,比如1.0或1.2,而用户使用的是1.13.0。需要降级PyTorch和torchvision到兼容版本,如引用[1]和[4]提到的。例如,安装PyTorch 1.10.0和对应CUDA 11.3的工具包,或者按照引用[3]中的命令安装CUDA 10.0的版本。 2. 修改nms.cu文件中的代码,确认所有使用'::'的地方是否正确限定了命名空间。例如,检查是否有遗漏的命名空间,如at::或c10::,尤其是在调用PyTorch的API时。可能需要将某些函数调用加上正确的命名空间前缀。 3. 清除之前的编译缓存,如删除build文件夹,然后重新编译。引用[1]中提到删除build并重新编译可以解决问题。 4. 如果以上方法无效,可能需要参考社区的解决方案,如调整CUDA代码的语法,或者寻找已经适配新版本PyTorch的maskrcnn-benchmark分支。 另外,用户的环境是CUDA 11.6,而引用[2]和[3]提到了安装CUDA 11.3和10.0的情况,这可能意味着低版本的CUDA和PyTorch组合更稳定。因此,建议用户降级PyTorch和CUDA到兼容版本,例如PyTorch 1.10.0和CUDA 11.3,然后重新编译。 总结来说,解决方案可能涉及降级PyTorch/torchvision,修改CUDA代码中的命名空间问题,并清理编译环境。</think>### CUDA编译错误解决方案 #### 问题定位 该错误通常由CUDA代码语法与PyTorch版本不兼容引起,具体表现为`nms.cu`文件中`::`运算符的命名空间解析失败。新版本PyTorch(1.13)的API命名空间调整可能导致旧版maskrcnn-benchmark代码无法直接编译[^4]。 --- #### 分步解决方案 1. **降低PyTorch版本** 推荐使用**PyTorch 1.10.0 + CUDA 11.3**组合(已验证兼容性): ```bash conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 若需其他版本可参考[PyTorch官方版本匹配表](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)[^2][^3]。 2. **修改CUDA代码适配新语法** 在`nms.cu`文件中添加缺失的命名空间限定符: ```cpp // 原代码可能为 Tensor nms_cuda(...) // 修改为(添加 at:: 命名空间) at::Tensor nms_cuda(...) ``` 类似问题可能出现在`boxes`、`scores`等张量类型声明处,需确保所有类型均通过`at::`限定。 3. **清理编译缓存** 删除项目中的`build/`文件夹和已生成的`*.so`文件: ```bash rm -rf build/ *.so ``` 4. **重新编译** 执行编译命令: ```bash python setup.py build develop ``` --- #### 验证示例 ```python # 验证PyTorch和CUDA版本 import torch print(torch.__version__) # 应输出 1.10.0 print(torch.version.cuda) # 应输出 11.3 ``` ---
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