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1.如何利用python使用libsvm
2.DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
3.Python 重采样遥感数据 Pyresample (一)
4.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

如何利用python使用libsvm

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       libsvm软件包；

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       æŠŠåŒ…解压在C盘之中，如：C:\libsvm-3.；

       ç”¨libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,源码需要去官网下载绘图工具gnuplot,解压到c盘；

       è¿›å…¥c:\libsvm\tools目录下，用文本编辑器（记事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py两个文件，找到其中关于gnuplot路径的那项，根据实际路径进行修改，并保存；

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DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

       本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先，源码介绍model dict的源码配置与模型参数设置，指出在模型部分按照backbone、源码neck、源码head顺序定义，源码源码还原方法体现模型结构。源码

       MMDetection3D在模型构建中利用类之间的源码包含关系递归实例化组件。在构建模型后，源码借助于registry机制实例化每一个组件，源码展现其层次性与模块化设计。源码

       在初始化流程中，源码首先在train.py的源码build_model开始，通过调用build方法逐级初始化各子结构，源码直至最底层结构，源码遵循初始化顺序：Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中，hashmap 源码解析许多类继承自官方提供的框架结构，通过super()调用在父类中实现子结构初始化。

       关于DETR3D的组件，backbone、neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类，是模型的头部组件，实现特定检测任务。

       DETR3DTransformer位于模型底层，是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points，并将投影到特征图，结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征，tensorflow架构源码通过object queries refinement改善queries，用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。

       Decoder是DETR3D的核心，专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨，并在代码中得到具体实现。值得注意的是，F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色，展示其在变换与映射任务中的应用。

Python 重采样遥感数据 Pyresample (一)

       处理宽幅扫描遥感卫星数据时，如Sentinel-5、Ecostress和Modis等L1级或更低级别的数据，传统的影像重采样工具往往显得力不从心。GDAL虽然提供了将非规则化数据转换为规则化栅格的澳门游戏 源码功能，但面对大规模数据时，其内存和CPU消耗问题令人头疼。在尝试过失败的编程实践后，Pyresample作为解决方案崭露头角。它依托于先进的kd-tree算法和Xarray、Dask等并行计算技术，尤其在应对大规模、非规则遥感数据重采样时表现出色。

       Pyresample是一款专为地理空间影像数据重采样设计的Python包，是SatPy库的核心组件，也可独立使用。重采样是将位置数据点转化为目标投影和区域的过程。它支持栅格数据和经纬度采样数据，使用AreaDefinition和SwathDefinition等不同的“geometry”对象进行描述。

       Pyresample提供多种重采样算法，如最近邻和双线性插值，网址测速源码采用由pykdtree库支持的快速KDTree算法。它支持numpy数组和numpy掩码数组，以及XArray对象（包括对dask数组的支持），并辅以Cartopy进行数据可视化。从版本1.开始，Pyresample不再支持Python 2和Python 3.4以下版本。

       要使用Pyresample，需要安装pyproj、numpy（版本1.以上）、pyyaml、configobj和pykdtree（版本1.1.1以上）。为了使用绘图功能，还需安装Cartopy和matplotlib（版本1.0以上）。若需dask和xarray支持，还需额外安装相关库。测试Pyresample时，所有可选包（如rasterio、dask等）需已安装。

       安装方法包括pip从PyPI获取、conda通过conda-forge通道安装或直接从源码安装。开发模式安装可通过`pip install -e .`命令进行。Pykdtree的多线程支持可通过环境变量控制，而numexpr会优化处理性能。

       在Pyresample中，`pyresample.geometry`模块包含了描述不同地理区域的类，如AreaDefinition（用于均匀间隔像素的区域）和SwathDefinition（处理非均匀像素的区域）。创建AreaDefinition对象时，需要指定投影方法或EPSG代码，而GridDefinition则适合已知像素经纬度值的场景。所有几何定义对象都提供访问像素坐标的方法，如get_lonlats()获取经纬度数据。

       总的来说，Pyresample是处理大规模、非规则遥感数据重采样的高效工具，它通过优化算法和并行计算技术，简化了遥感数据分析过程。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

       构建Rulebook

       下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py

       构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成

       get_indice_pairs函数具体实现：

       主要就是完成了一些参数的校验和预处理。首先，对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小

       准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。

       算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子

       同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。

       构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数

       代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc

       分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。

       代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：

       indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count

       代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数

       子流线稀疏卷积

       子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook

       在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。

       直接将重心锁定在核函数：

       prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。

       prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表

       见：include/spconv/indice.cu.h

       这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：

       ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：

       接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：

       位于：include/spconv/indice.cu.h

       看：

       上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h

       NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：

       参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...