在Python中利用model.nms.nms_gpu()函数实现基于GPU的边界框非极大值抑制

在Python中，使用model.nms.nms_gpu()函数可以通过GPU实现边界框的非极大值抑制（NMS）。下面是一个简单的使用例子。

首先，我们需要安装使用NMS的相关库，包括Python和CUDA版本的TensorRT。可以通过以下命令来安装TensorRT：

$ pip install tensorrt

接下来，导入相关的库和模块：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

# 导入TRT的CUDA模块
trt.init_libnvinfer_plugins(None, "")

然后，创建一个用于进行边界框NMS的类：

class BoundingBoxNMS:
    def __init__(self):
        # 创建TRT的网络、执行器和输入/输出张量
        self.runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        self.buffers = []
        self.engine = None
        self.context = None
        self.input_t = None
        self.output_t = None

    def load_engine(self, engine_path: str):
        # 加载TRT引擎
        with open(engine_path, "rb") as f:
            self.engine = self.runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

        self.context = self.engine.create_execution_context()

        # 创建输入/输出张量
        self.input_t = np.empty(shape=self.engine.get_binding_shape(0), dtype=np.float32)
        self.output_t = np.empty(shape=self.engine.get_binding_shape(1), dtype=np.float32)

        # 创建CUDA内存缓冲区
        for binding in range(self.engine.num_bindings):
            size = trt.volume(self.engine.get_binding_shape(binding)) * self.engine.max_batch_size
            dtype = trt.nptype(self.engine.get_binding_dtype(binding))
            buf = cuda.mem_alloc(size * dtype.itemsize)
            self.buffers.append(buf)

    def nms_gpu(self, input_data: np.ndarray, threshold: float) -> np.ndarray:
        # 将输入数据复制到CUDA缓冲区
        cuda.memcpy_htod(self.buffers[0], input_data)

        # 设置输入/输出的CUDA缓冲区
        self.context.set_binding_shape(0, input_data.shape)
        self.context.set_binding_shape(1, (input_data.shape[0], input_data.shape[1], input_data.shape[1]))

        # 执行TRT推理
        self.context.execute(batch_size=input_data.shape[0], bindings=self.buffers)

        # 复制输出数据到主机内存
        cuda.memcpy_dtoh(self.output_t, self.buffers[1])

        # 进行GPU上的NMS处理
        output_data = model.nms.nms_gpu(self.output_t, threshold)

        return output_data

接下来，我们将加载预先训练好的TensorRT引擎文件，并使用GPU上的NMS进行边界框抑制：

# 创建BoundingBoxNMS类的实例
nms = BoundingBoxNMS()

# 加载TensorRT引擎文件
nms.load_engine("path/to/engine.trt")

# 将输入数据转换为numpy.ndarray
input_data = np.random.rand(1, 256, 256, 3).astype(np.float32)

# 执行边界框NMS
output_data = nms.nms_gpu(input_data, 0.5)

# 打印输出数据
print(output_data)

上述代码中，我们首先创建了一个BoundingBoxNMS类的实例，并加载了预先训练好的TensorRT引擎文件。然后，我们将输入数据转换为numpy.ndarray，并调用nms_gpu()函数执行边界框NMS。最后，我们将输出数据打印出来。

需要注意的是，这里的代码只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体的情况进行修改和调整。

希望这个例子对你有所帮助！