FoundationPose项目内存优化：解决CUDA内存不足问题

问题背景

在使用FoundationPose项目进行物体姿态估计时，部分用户遇到了CUDA内存不足的问题。特别是在处理较大尺寸或较复杂的数据集(如kinect_driller_seq)时，PyTorch会抛出"CUDA out of memory"错误，提示显存不足。

问题分析

该问题通常出现在以下情况：

1. 输入图像分辨率过高
2. GPU显存容量有限(如示例中的7.79GB)
3. 模型计算过程中产生了大量中间变量

错误信息显示系统尝试分配2.60GB显存，但仅有2.19GB可用，同时PyTorch保留了2.75GB显存。这表明显存管理存在优化空间。

解决方案

1. 调整输入图像尺寸

最直接的解决方法是降低输入图像的分辨率。在FoundationPose的run_demo.py脚本中，可以通过修改shorter_side参数来控制输入尺寸：

# 原始设置(可能导致内存不足)
reader = reader_class(shorter_side=None, ...)

# 修改为较小尺寸(如400)
reader = reader_class(shorter_side=400, ...)

这一参数控制图像在保持宽高比的前提下，将较短边缩放到指定像素值。适当降低此值可显著减少显存占用。

2. 分批处理策略

对于特别大的数据集，可以考虑：

1. 将数据集分成多个批次处理
2. 在每批处理完成后手动释放显存
3. 使用torch.cuda.empty_cache()清理缓存

3. PyTorch显存管理配置

在极端情况下，可以尝试调整PyTorch的显存分配策略：

import torch
torch.backends.cuda.max_split_size_mb = 128  # 设置最大分割大小

这有助于减少显存碎片化问题。

实施建议

1. 对于8GB显存的GPU，建议从shorter_side=400开始尝试
2. 逐步增加尺寸，直到找到显存使用和精度的最佳平衡点
3. 监控显存使用情况，使用nvidia-smi或torch.cuda.memory_summary()

总结

通过合理调整输入图像尺寸和优化显存管理策略，可以有效解决FoundationPose项目中的CUDA内存不足问题。这种优化不仅适用于kinect_driller_seq数据集，对于其他大型数据集同样有效。开发者应根据自身硬件条件，在模型精度和计算资源之间找到最佳平衡点。