論文の概要: Work-Efficient Parallel Non-Maximum Suppression Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00535v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 19:23:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:57.124261
• Title: Work-Efficient Parallel Non-Maximum Suppression Kernels
• Title（参考訳）: 作業効率の良い並列非最大抑圧カーネル
• Authors: David Oro, Carles Fernández, Xavier Martorell, Javier Hernando,
• Abstract要約: 非最大抑圧(Non-Maximum Suppression、NMS)は、検出クラスタ内の単一の代表候補を選択するプロセスである。 我々は、数千の同時検出を備えたワークロードを処理するために、スクラッチから設計された組み込みGPUアーキテクチャのための高度にスケーラブルなNMSアルゴリズムを提案する。 提案した並列グリードNMSアルゴリズムは,最先端NMS法と比較して14x-40xの高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.872464006522929
• License:
• Abstract: In the context of object detection, sliding-window classifiers and single-shot Convolutional Neural Network (CNN) meta-architectures typically yield multiple overlapping candidate windows with similar high scores around the true location of a particular object. Non-Maximum Suppression (NMS) is the process of selecting a single representative candidate within this cluster of detections, so as to obtain a unique detection per object appearing on a given picture. In this paper, we present a highly scalable NMS algorithm for embedded GPU architectures that is designed from scratch to handle workloads featuring thousands of simultaneous detections on a given picture. Our kernels are directly applicable to other sequential NMS algorithms such as FeatureNMS, Soft-NMS or AdaptiveNMS that share the inner workings of the classic greedy NMS method. The obtained performance results show that our parallel NMS algorithm is capable of clustering 1024 simultaneous detected objects per frame in roughly 1 ms on both NVIDIA Tegra X1 and NVIDIA Tegra X2 on-die GPUs, while taking 2 ms on NVIDIA Tegra K1. Furthermore, our proposed parallel greedy NMS algorithm yields a 14x-40x speed up when compared to state-of-the-art NMS methods that require learning a CNN from annotated data.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出の文脈では、スライドウインドウ分類器とシングルショット畳み込みニューラルネットワーク(CNN)メタアーキテクチャは、通常、特定のオブジェクトの真の位置に関する同様の高いスコアを持つ複数の重なり合う候補ウィンドウを生成する。 非最大抑圧(英: Non-Maximum Suppression、NMS)とは、与えられた画像に現れる対象ごとに一意な検出を得るために、この検出クラスタ内の単一の代表候補を選択するプロセスである。 本稿では,画像上の数千の同時検出を特徴とするワークロードを処理するために,スクラッチから設計した組込みGPUアーキテクチャのための高度にスケーラブルなNMSアルゴリズムを提案する。 我々のカーネルは、古典的なgreedy NMSメソッドの内部構造を共有するFeatureNMS、Soft-NMS、AdaptiveNMSといった他のシーケンシャルなNMSアルゴリズムに直接適用できます。 その結果,並列NMSアルゴリズムはNVIDIA Tegra X1とNVIDIA Tegra X2の両方のGPU上で,約1msで1フレーム当たり1024個の同時検出オブジェクトをクラスタリングでき,NVIDIA Tegra K1では2msで処理可能であることがわかった。 さらに,提案した並列グリードNMSアルゴリズムは,注釈付きデータからCNNを学習する必要のある最先端NMS法と比較して14x-40xの高速化を実現する。

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