文章目录
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- 1. c++扩展
- 2. 案例
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- 2.1 案例1
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- 2. 1.1 代码实现
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- (1) c++ 文件
- (2) setup.py编写
- (3) python 代码编写
- 2.2 案例2
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- 2.2.1 模型搭建
- 2.2.2 c++ 扩展实现
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- （1）c++ 扩展代码
- （2）setup.py编写
- （3）python 调用c++扩展
在bevfusion论文中，将
bev_pooling定义为view transform中的效率瓶颈，bevfusion 主要就是对bev_pooling进行了加速，使得视图转换的速度提高了40倍，延迟从500ms下降到12ms。be_pooling的优化和加速，主要是通过实现自定义的c++扩展和cuda扩展实现的。
- 在bevfusion项目中的bev_pool.py中:
mmdet3d/ops/bev_pool/bev_pool.py, 可以看到有一处无法点进去查看的函数bev_pool_ext.bev_pool_forward， 它实际是用python 去调用我们的c++和cuda函数。
- 其中
bev_pool的c++和cuda代码实现在:mmdet3d->ops->src中，用c++实现了bev pool的forward和
