【代码阅读】PointNet++中ball query的CUDA实现

本文为PointNet++ CUDA代码阅读系列的第三部分，其他详见：
（一）PointNet++代码梳理
（二）PointNet++中的FPS的CUDA实现
（三）PointNet++中ball query的CUDA实现
（四）PointNet++中的Three_nn的CUDA实现

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CUDA代码要在pytorch中使用，必须设置好CUDA代码与python的接口，并用python编写pytorch中的模块，这两部分详见PointNet++中的FPS的CUDA实现。本文直接看ball query的实现。

给定一个点云xyz，然后给定中心点new_xyz，给定半径和邻域内点的数量，Ball Query可以找出以new_xyz为中心的领域内包含的xyz中的点的下标。

直接看代码，仍然是用PointRCNN中的PointNet++的代码。先看在python中定义的函数，在pointnet2_utils.py中：

class BallQuery(Function):

    @staticmethod
    def forward(ctx, radius: float, nsample: int, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        :param ctx:
        :param radius: float, radius of the balls
        :param nsample: int, maximum number of features in the balls
        :param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the features
        :param new_xyz: (B, npoint, 3) centers of the ball query
        :return:
            idx: (B, npoint, nsample) tensor with the indicies of the features that form the query balls
        """
        assert new_xyz.is_contiguous()
        assert xyz.is_contiguous()

        B, N, _ = xyz.size()
        npoint = new_xyz.size(1)
        idx = torch.cuda.IntTensor(B, npoint, nsample).zero_()

        pointnet2.ball_query_wrapper(B, N, npoint, radius, nsample, new_xyz, xyz, idx)
        return idx

    @staticmethod
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