我是Halide的首发，我正在尝试用它来加速maskrcnn。
到目前为止，与c版相比，性能非常出色。然后，我遇到了困扰我几天的问题： 非最大抑制（nms），这是一个经典的算法，但我没有在卤化物中找到任何类似的例子，摘要是：
首先对数组框进行排序，然后对于每个i框，从i + 1到此数组的末尾，用box [i]计算重叠，然后保留或根据重叠删除它。 是否有可能在卤化物中实现它？我必须使用define :: extern吗？ 如果有人可以回复，那就很多了。
更新
很抱歉，我没有很好地解释这个问题。 MaskRcnn中的非最大抑制与Canny边缘检测器中的非最大抑制略有不同，您可以参考：
https://www.pyimagesearch.com/2015/02/16/faster-non-maximum-suppression-python/
其中python代码是这种算法的实现。
如果时间太长，请考虑一下这个简单的问题：
对于数组a [10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}，我们需要计算a [i]和[j]之间的乘积（ i + 1＆lt; = j＆lt; 10），如果该乘积值小于6（例如），则我们删除a [j]，对范围[0,9]中的所有i迭代该操作。 谢谢。
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WRT非最大抑制：快速浏览一下维基百科和这个演示文稿（http://www.inf.u-szeged.hu/ssip/2003/lectures/chetverikov/edge_detection.pdf）让我对算法的作用有了一些了解。我不知道如何确定边缘方向，但我认为这可能会有所帮助：
假设一个简单的滤波器（x +/- 1，y +/- 1），Halide可以使用RDom找到该组值的最大值。调用结果MAX。使用MAX创建系数过滤器 - 过滤器为1和0。将系数乘以原始矩阵，您应该具有非最小抑制。
系数滤波器可以使用max（（signed）（像素 - （MAX - 1）），0）创建，其中像素值是无符号的。基本上，使用无符号减法和饱和从原始值中减去MAX-1。过滤器的结果是1和0的数组。
正如您所看到的，在Halide中创建此类算法并不是特别困难;实际上，更难以理清像＆＃34;重叠＆＃34;这样的术语的含义。希望这会让你知道如何继续。
祝你好运， -Phil