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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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4976153d
编写于
1月 31, 2023
作者:
R
RedContritio
提交者:
GitHub
1月 31, 2023
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差异文件
add dims check for nms_kernel (#49993)
上级
3586e856
变更
2
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
2 changed file
with
24 addition
and
0 deletion
+24
-0
paddle/phi/kernels/cpu/nms_kernel.cc
paddle/phi/kernels/cpu/nms_kernel.cc
+12
-0
paddle/phi/kernels/gpu/nms_kernel.cu
paddle/phi/kernels/gpu/nms_kernel.cu
+12
-0
未找到文件。
paddle/phi/kernels/cpu/nms_kernel.cc
浏览文件 @
4976153d
...
@@ -69,6 +69,18 @@ void NMSKernel(const Context& dev_ctx,
...
@@ -69,6 +69,18 @@ void NMSKernel(const Context& dev_ctx,
const
DenseTensor
&
boxes
,
const
DenseTensor
&
boxes
,
float
threshold
,
float
threshold
,
DenseTensor
*
output
)
{
DenseTensor
*
output
)
{
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
boxes
.
dims
().
size
(),
2
,
phi
::
errors
::
InvalidArgument
(
"The shape [%s] of boxes must be (N, 4)."
,
boxes
.
dims
()));
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
boxes
.
dims
()[
1
],
4
,
phi
::
errors
::
InvalidArgument
(
"The shape [%s] of boxes must be (N, 4)."
,
boxes
.
dims
()));
int64_t
num_boxes
=
boxes
.
dims
()[
0
];
int64_t
num_boxes
=
boxes
.
dims
()[
0
];
DenseTensor
output_tmp
;
DenseTensor
output_tmp
;
output_tmp
.
Resize
(
phi
::
make_ddim
({
num_boxes
}));
output_tmp
.
Resize
(
phi
::
make_ddim
({
num_boxes
}));
...
...
paddle/phi/kernels/gpu/nms_kernel.cu
浏览文件 @
4976153d
...
@@ -59,6 +59,18 @@ void NMSKernel(const Context& dev_ctx,
...
@@ -59,6 +59,18 @@ void NMSKernel(const Context& dev_ctx,
const
DenseTensor
&
boxes
,
const
DenseTensor
&
boxes
,
float
threshold
,
float
threshold
,
DenseTensor
*
output
)
{
DenseTensor
*
output
)
{
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
boxes
.
dims
().
size
(),
2
,
phi
::
errors
::
InvalidArgument
(
"The shape [%s] of boxes must be (N, 4)."
,
boxes
.
dims
()));
PADDLE_ENFORCE_EQ
(
boxes
.
dims
()[
1
],
4
,
phi
::
errors
::
InvalidArgument
(
"The shape [%s] of boxes must be (N, 4)."
,
boxes
.
dims
()));
const
int64_t
num_boxes
=
boxes
.
dims
()[
0
];
const
int64_t
num_boxes
=
boxes
.
dims
()[
0
];
const
auto
blocks_per_line
=
CeilDivide
(
num_boxes
,
threadsPerBlock
);
const
auto
blocks_per_line
=
CeilDivide
(
num_boxes
,
threadsPerBlock
);
dim3
block
(
threadsPerBlock
);
dim3
block
(
threadsPerBlock
);
...
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