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コンピュータビジョンセミナー2 / computer_vision_seminar_libSGM
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株式会社フィックスターズ
December 21, 2022
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コンピュータビジョンセミナー2 / computer_vision_seminar_libSGM
2022年12月20日に開催した「コンピュータビジョンセミナーvol.2~視差計算ライブラリ libSGM のアルゴリズム解説と CUDA高速化~」の当日資料です。
株式会社フィックスターズ
December 21, 2022
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Transcript
Copyright © Fixstars Group コンピュータビジョンセミナーvol.2 視差計算ライブラリ libSGM のアルゴリズム解説と CUDA高速化
Copyright © Fixstars Group 本日のAgenda • はじめに • フィックスターズのご紹介 •
Semi-Global Matching (SGM) のアルゴリズム解説 • SGM の CUDA 実装・高速化 • Q&A / 告知 2
Copyright © Fixstars Group はじめに
Copyright © Fixstars Group • 弊社でサービス展開しているコンピュータビジョン領域での様々な技術情報を、 コンピュータビジョンセミナーとして発信しています • Vol.1 OpenCVの活用
(発表資料) ◦ OpenCVでCUDAを活用するためのGpuMat解説 • 今回の内容 ◦ 視差計算アルゴリズム Semi-Global Matching の解説 ◦ Semi-Global Matching の CUDA実装・高速化 • こんな方に向いています ◦ Semi-Global Matching アルゴリズムを理解したい ◦ 実用的なアルゴリズムの GPU 高速化事例を知りたい 本講演の位置づけ 4
Copyright © Fixstars Group 発表者紹介 冨田 明彦 ソリューションカンパニー 執行役員 2008年に入社。金融、医療業界において、ソ
フトウェア高速化業務に携わる。その後、新規 事業企画、半導体業界の事業を担当し、現職。 5 高木 章洋 ソリューション第二事業部 リードエンジニア 2014年に新卒入社。自動運転向けの画像認識 アルゴリズムの開発、高速化などに携わる。 OSS活動として、libSGMの開発にも携わる。
Copyright © Fixstars Group フィックスターズの ご紹介
Copyright © Fixstars Group フィックスターズの強み コンピュータの性能を最大限に引き出す、ソフトウェア高速化のエキスパート集団 ハードウェアの知見 アルゴリズム実装力 各産業・研究分野の知見 7
目的の製品に最適なハードウェアを見抜き、 その性能をフル活用するソフトウェアを開 発します。 ハードウェアの特徴と製品要求仕様に合わ せて、アルゴリズムを改良して高速化を実 現します。 開発したい製品に使える技術を見抜き、実 際に動作する実装までトータルにサポート します。
Copyright © Fixstars Group 開発サービス提供分野 8 半導体 自動車 産業機器 生命科学
金融 •NAND型フラッシュメモリ向けフ ァームウェア開発 •次世代AIチップの開発環境基盤 •自動運転の高性能化、実用化 •次世代パーソナルモビリティの 研究開発 •Smart Factory実現への支援 •マシンビジョンシステムの高速化 •ゲノム解析の高速化 •医用画像処理の高速化 •AI画像診断システムの研究開発 •デリバティブシステムの高速化 •HFT(アルゴリズムトレード)の高速化
Copyright © Fixstars Group サービス領域 様々な領域でソフトウェア開発サービスを提供しています。大量データの高速処理は、 お客様の製品競争力の源泉となっています。 9 組込み高速化 画像処理・アルゴリズム
開発 分散並列システム開発 GPU向け高速化 FPGAを活用した システム開発 量子コンピューティング AI・深層学習 自動車向け ソフトウェア開発 フラッシュメモリ向けフ ァームウェア開発
Copyright © Fixstars Group 画像処理アルゴリズム開発 高速な画像処理需要に対して、経験豊富なエンジニアが 責任を持って製品開発をご支援します。 お客様の課題 高度な画像処理や深層学習等のアルゴリズム を開発できる人材が社内に限られている
機能要件は満たせそうだが、ターゲット機器 上で性能要件までクリアできるか不安 製品化に結びつくような研究ができていない ご支援内容 深層学習ネットワーク精度の改善 様々な手法を駆使して深層学習ネットワークの精度を改善 論文調査・改善活動 論文調査から最先端の手法の探索 性能向上に向けた改善活動を継続 アルゴリズム調査・改変 課題に合ったアルゴリズム・実装手法を調査 製品実装に向けて適切な改変を実施 10
Copyright © Fixstars Group GPU向け高速化 高性能なGPUの本来の性能を十分に引き出し、 ソフトウェアの高速化を実現します。 お客様の課題 GPUで計算してみたが期待した性能が出ない GPU/CPUを組み合わせた全体として最適な設
計がしたい ご支援内容 GPU高速化に関するコンサルティング CPU・GPU混在環境でのシステム設計 アルゴリズムのGPU向け移植 GPUプログラム高速化 継続的な精度向上 原価を維持したまま機能を追加するため、も う少し処理を速くしたい 品質確保のため、精度を上げたく演算量は増 えるが性能は維持したい 11
Copyright © Fixstars Group Semi-Global Matching
Copyright © Fixstars Group ステレオマッチング • 基準画像の注目画素に対し、同一の空間の投影点(対応点)を 他方の画像中から探索すること ◦ 今回は同じ高さの水平ライン上に対応点が存在する、平行ステレオを扱う
• 注目画素と対応画素の水平方向のずれを視差(disparity)と呼ぶ ◦ ステレオマッチングの出力は、基準画像の各画素に対応する視差値を格納した、視差画像 ◦ 視差から物体の奥行きを求めることができ、3次元復元等に利用される 13 左画像(基準画像) 右画像 視差画像(カラー表示) 入力図は Middlebury Stereo Datasets 2001 Tsukuba (vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2001/data/tsukuba) より 対応
Copyright © Fixstars Group ナイーブなステレオマッチングのアルゴリズム • 左画像の注目画素に対し、右画像の水平ライン上で 最も類似度の高い(相違度の低い)画素を探索 ◦ 予め視差候補数Dを決めておき、0~D-1の範囲で探索するのが一般的
◦ 左画像の注目画像の位置を視差0として、左方向に探索する • 相違度の例 ◦ ブロック間のSAD (Sum of Absolute Difference) ◦ Census特徴間のハミング距離 ← SGMで採用されることが多い 14 左画像 右画像 視差候補 相違度 ブロック 探索範囲
Copyright © Fixstars Group Census変換 • 注目画素をバイナリ特徴量に変換する手法 ◦ 注目画素値と近傍画素値の大小を01のビット列にエンコード ◦
相違度はハミング距離で計算、CPU(GPU)上で少ない命令数で実現できる • Census 9×7 ◦ 9×7のウィンドウ内で、注目画素と近傍画素を比較する手法 ◦ ビット長は62bitで、64bit変数で保持可能 • Center-Symmetric Census 9×7 ◦ 9×7のウィンドウ内で、注目画素に点対称な画素のペアを比較する手法 ◦ ビット長は31bitで、32bit変数で保持可能 ◦ メモリ効率・計算効率を優先するならこちらを使うと良い 15
Copyright © Fixstars Group ナイーブな手法の問題点 • テクスチャレス(平坦)な領域では、相違度による区別が困難 • 不安定な結果を生じやすい 探索範囲
ブロック ? 左画像 右画像 視差候補 相違度 16
Copyright © Fixstars Group Semi-Global Matching(SGM) • 視差分布に関する事前情報を利用した最適化 ◦ 物体上では、隣接するピクセルの視差値は近い
◦ 物体同士の境界では、隣接するピクセルの視差値が不連続に変化 • テクスチャレスな領域でも視差が安定しやすく、物体の輪郭も保存 理想的な視差画像 ナイーブな手法 Semi-Global Matching 17
Copyright © Fixstars Group 最適化の原理:グラフを使った説明 • スキャンライン上の画素と、視差候補によって作られるグラフを考える • スキャンライン方向にグラフを横断するとき、コスト和最小となる経路は? コスト付きグラフ
・ノードの数:P×D個 - P:あるスキャンラインおける、ライン上の画素数 - D:視差候補数 ・ノードコスト:(p,d)におけるマッチングコスト(相違度) ・ p方向に隣接するノード間に、エッジが存在 p=P-1 p=0 p=1 … d=0 d=1 d=D-1 … スキャンラインの例 (水平とは限らない) スキャンラインの方向 18
Copyright © Fixstars Group ペナルティ(エッジコスト)と得られる解 • ペナルティ0の場合 ◦ マッチングコスト最小のノードを経由 (ナイーブな手法と等価)
• 視差値の変化に対してペナルティを設定 ◦ 滑らかな解が得られやすい ペナルティなし ペナルティあり 19
Copyright © Fixstars Group SGMにおけるペナルティの設計 • エッジの2端点における視差k,dについて、ペナルティq(k,d)は以下の通り ◦ 𝑞 𝑘,
𝑑 = ൞ 0 if 𝑘 − 𝑑 = 0 𝑃1 if 𝑘 − 𝑑 = 1 𝑃2 if 𝑘 − 𝑑 > 1 ◦ ただし、0 < 𝑃1 < 𝑃2 ◦ マッチングコストで優劣がつかない場合、視差の変化が少ない経路が好まれる • P 2 の役割 ◦ 物体同士の境界では奥行き(=視差値)が不連続 ◦ P2 がペナルティ上限となり、平滑化しすぎを防ぐ 20
Copyright © Fixstars Group DPテーブルの計算 • コスト和最小となる経路は動的計画法(DP)により効率的に求められる • SGMでは、各ノードの最小コスト※を記録したDPテーブルが重要 ◦
※そのノードに達する経路の内、コスト和が最小となる経路の、コスト和の値 ◦ 経路そのものは復元しない • スキャンライン上の画素p、視差候補dにおけるDPテーブルの値は ◦ 𝐿𝒓 𝒑, 𝑑 = 𝐶 𝒑, 𝑑 + min 𝑘 𝐿𝒓 𝒑 − 𝒓, 𝑘 + 𝑞 𝑘, 𝑑 ◦ p - rの各ノードから注目ノードへの遷移を調べたとき、 最小コストになるものを選んでいるだけ! スキャンライン方向 マッチングコスト 前回計算したコスト ペナルティ関数 p - r p k d 21
Copyright © Fixstars Group DPテーブルの計算 • ペナルティ項を整理すると、最終的には以下の計算になる • OpenCV風に書くとこんな感じ static
void updateCost(const cv::Mat1i& C, cv::Mat1i& L, int D, int xp, int yp, int xc, int yc, int P1, int P2) { int minLp = COST_INF; for (int d = 0; d < D; d++) minLp = std::min(minLp, L(yp, xp, d)); for (int d = 0; d < D; d++) { const int Lp0 = L(yp, xp, d); const int Lp1 = d > 0 ? L(yp, xp, d - 1) + P1 : COST_INF; const int Lp2 = d < D - 1 ? L(yp, xp, d + 1) + P1 : COST_INF; const int Lp3 = minLp + P2; L(yc, xc, d) = C(yc, xc) + std::min(std::min(Lp0, Lp1), std::min(Lp2, Lp3)) - minLp; } } オーバーフロー対策 22
Copyright © Fixstars Group Cost Aggregation • 特定方向にDPをした時、その方向に平滑化された結果が得られる (下図) •
様々な方向についてDPテーブルを計算し、それらを足し合わせることで、 全方向に等しく平滑化した結果を得る (Cost Aggregation) ◦ 𝑆 𝒑, 𝑑 = σ𝒓 𝐿𝒓 𝒑, 𝑑 ◦ 典型的には縦横斜め×順方向逆方向の、計8方向 ◦ 1つ1つのDPは特定方向にしか依存がないという点が、”Semi-Global”たるゆえん 水平方向だけ 垂直方向だけ 23
Copyright © Fixstars Group Winner-Takes-All • Cost Aggregation結果から、最小コストをとるdを出力視差とする ◦ 𝑑
𝒑 = argmin 𝑘 𝑆 𝒑, 𝑘 左画像 ブロック マッチングコストの分布 SGM後のコスト分布 24
Copyright © Fixstars Group 後処理 • サブピクセル推定 ◦ コスト最小値周りでパラボラフィッティング •
Uniquenessチェック ◦ コスト最小値が2番目の最小値より十分小さいかチェック • LRチェック ◦ 少し処理を追加すると、右画像基準の視差画像を得られる ◦ 左右の視差値が一致しているかチェック • メディアンフィルタ ◦ ノイズ除去や無効値の補完 libSGMは全ての 機能をサポート 25
Copyright © Fixstars Group SGMのCUDA実装
Copyright © Fixstars Group CUDAの簡単なおさらい • スレッドおよびメモリの階層 Fixstars CUDA高速化セミナーvol.1 ~画像処理アルゴリズムの高速化~
より抜粋 スレッドの階層構造 • スレッド間に階層構造がある • 近いスレッド同士はより密に通信・同期を行うことができる メモリの階層構造 • おおむねスレッドの階層構造と対応 27
Copyright © Fixstars Group SGMの処理フローと並列性 • SGMの並列性は高く、CUDA実装自体はしやすい W×H×D volume Census変換
Matching Cost計算 ・・・ → → → → → → Cost Aggregation W×H×D volume Matching Cost 入力画像 Census画像 DP tables Smoothed Cost Winner-Takes All 視差画像 画素単位で並列化可能 要素単位で並列化可能 ライン単位で並列化可能 DP単位で並列化可能 要素単位で並列化可能 28
Copyright © Fixstars Group Census変換 • タスクの粒度 ◦ 出力画像(=入力画像と同サイズ)を120×16のタイルに分割 ◦
そのタイルに対し、 128×1のスレッドブロックが処理を担当 • 入力データをシェアードメモリに置く ◦ タイルの1行分(120×1)の計算には、128×7の入力データが必要 (近傍画素の分の拡張) ◦ 最初の1行分の128×7をグローバルメモリからシェアードメモリに読み込む ◦ 2行目以降は新規に必要な128×1だけシェアードメモリに読み込む 128スレッド 出力画像タイル(120×16)と 1タイルに必要な入力データ(128×22) 9×7ウィンドウ 29
Copyright © Fixstars Group Cost Aggregation • SGM全体の中で処理量が大 ◦ W×H×Dの計算量、8方向
• 演算に対してメモリアクセス量が多いのがボトルネック ◦ 1方向 W×H×D [Byte] のMatching CostのGlobal Read ◦ 1方向 W×H×D [Byte] の結果のGlobal Write W×H×D volume ・・・ → → → → → → W×H×D volume Matching Cost DP tables Smoothed Cost 演算は足し算とmin程度で、あまり大したことがない 30
Copyright © Fixstars Group Matching Costの扱い • 従来実装※はMatching Costをテーブル化 ◦
8回のDPで計算結果を再利用できる ◦ W×H×D [Bytes] のGlobal Readが発生 • Matching CostをDP内で毎回計算 ◦ 毎回左右のCensus特徴を読むことになるが、右側のCensus特徴の読み込み方を工夫すると、 全体で W×H×2×8 [Bytes] 程度のGlobal Readに抑えられる (64bit Censusの場合) ▪ 視差候補数Dは64や128であることが多いため、テーブルサイズと比較するとかなり小さい ▪ 32bit Censusの場合はさらに半分小さくなる ◦ W×H×D 回のハミング距離計算(≒popcount命令)が発生 ◦ popcountが1byte読むより速ければ、従来実装より速くなりそう ※従来実装の例 • libSGM version2以前 • Hernandezらの実装:https://github.com/dhernandez0/sgm 31
Copyright © Fixstars Group popcountと1byte読むのとどちらが速いか • 特定のGPUに対するpopcountのスループット ◦ CUDA公式から32bit popcountのスループットを参照
◦ Compute Capability6.1(GeForce 1000系)では32、7.x以降では16 ▪ 単位は「Number of Results per Clock Cycle per Multiprocessor」 ◦ SM数とクロック周波数をかけることで、1秒当たりのpopcount回数が分かる • GeForce GTX 1080Ti (Compute Capability 6.1)の場合 ◦ popcount/s = 32 [ops/cycle/SM] × 28 [SMs] × 1.481 [GHz] = 1326 [Gops/s] ▪ 64bit Censusの場合はこの半分の663 [Gops/s] ◦ 一方で、メモリの速さは Bytes/s: 484.4 [GB/s] (実測340 [GB/s] 程度) ◦ Matching Costを毎回計算する方が速い • libSGM 2.0以降では毎回計算を採用 ◦ GPUの演算性能・メモリ性能によってはアプローチの見直しの余地あり 32
Copyright © Fixstars Group DPのCUDA実装 (水平方向、D=128の例) • タスクの粒度 ◦ 16スレッドで128個の視差候補を処理
▪ 1スレッド(lane)は連続する8個の視差を担当 ◦ 128個の視差を処理したら次の画素(x+1)へ • 1画素(x)当たりの処理 ◦ (1) マッチングコストの計算 ◦ (2) ペナルティ項の計算 ◦ (3) DPテーブルに結果をストア lane00 lane01 lane02 lane03 lane04 lane05 lane06 lane07 lane08 lane09 lane10 lane11 lane12 lane13 lane14 lane15 128視差 8視差 x方向 (1) (2) (3) 33
Copyright © Fixstars Group (1) マッチングコストの計算 • 左側のCensus特徴をグローバルメモリから読む • 右側のCensus特徴はレジスタに置いて再利用
◦ xを一つ進めたら全要素を右に1つずらす ▪ 1レーンが持つ8要素の内、末尾要素はWarp Shuffleで隣のレーンに渡す ◦ 新規の1画素をグローバルから読み込む • ハミング距離の計算 ◦ 左右のCensus特徴のxor + popcount lane00 lane01 lane02 lane03 lane04 lane05 lane06 lane07 lane08 lane09 lane10 lane11 lane12 lane13 lane14 lane15 グローバルから1画素読む レジスタに配置した右Census特徴の更新方法 Warp Shuffle 34
Copyright © Fixstars Group (2) ペナルティ項の計算 • 1画素分のDPテーブルをレジスタに置いて再利用 ◦ (3)の結果はxを一つ進めたら(2)で使われる
• DPテーブルの最小値計算 ◦ レーン内でminをとったのち、 Warp Shuffleで全体のminをとる レジスタに配置したDPテーブル lane00 lane01 lane02 lane03 lane04 lane05 lane06 lane07 lane08 lane09 lane10 lane11 lane12 lane13 lane14 lane15 (1) (2) (3) min intra lane min inter lane 35
Copyright © Fixstars Group (3) DPテーブルに結果をストア • グローバルメモリ上のDPテーブルに結果を書き込む • 8要素を一括で書き込む
◦ できるだけ多くまとめて読み書きするほうが効率が良い ◦ CUDA だと最大で 16 [Bytes] まで1命令で読み書きできる 36
Copyright © Fixstars Group DPの並行実行(Concurrent Kernel Execution) • ハイエンドGPUでは演算器が余る •
異なる方向間の依存性はないため並行させる ◦ 実装上は、異なるstreamを指定して実行するだけでよい Concurrent Kernel Executionを使用した8方向DPのタイムライン 37
Copyright © Fixstars Group Winner-Takes All • 処理の概要 ◦ 8方向のDPテーブル(W×H×D)から値を読んで足し合わせる
◦ 視差候補の内、最小コストをとるものを出力 • メモリアクセスがボトルネック • 8要素を一括で読み込む ◦ 処理量(画像サイズ)が十分大きい場合はGPUのメモリ性能を使い切る 38
Copyright © Fixstars Group 評価結果 • 計測環境 ◦ 画像サイズ:1240 x
374 ◦ 視差サイズ:128 • 他のSGM実装を上回る性能を達成 SGM実装 GeForce GTX 1080 Ti 処理時間:FPS NVIDIA Tegra X2 処理時間:FPS 今回の手法 3.5[msec] : 286FPS 53.7[msec] : 19FPS Hernandez[2] 4.4[msec] : 227FPS 60.0[msec] : 17FPS VisionWorks[3] 7.0[msec] : 143FPS 74.9[msec] : 13FPS [2] Embedded real-time stereo estimation via Semi-Global Matching on the GPU, D. Hernandez-Juarez et al, ICCS 2016 code: https://github.com/dhernandez0/sgm [3] NVIDIA VisionWorks https://developer.nvidia.com/embedded/visionworks (Matching CostにはCensusを使用) 39
Copyright © Fixstars Group libSGMの紹介
Copyright © Fixstars Group libSGMの紹介 • 特徴 ◦ 他の実装より速い ◦
各種オプションの提供 (サブピクセル推定,DP方向数,探索範囲設定,etc.) ◦ 豊富なサンプルの提供 (連番画像での実行,3次元復元,ベンチマーク, ZEDカメラ入力,etc.) ◦ OpenCVラッパーの提供 • 最近version 3.0.0にアップデート ◦ 大規模なリファクタリングを実施 ◦ 64bit Censusの(再)サポート 是非使ってください! 41
Copyright © Fixstars Group Thank you! お問い合わせ窓口 :
[email protected]