Nuovo kernel _jit_top_max_per_variant: prange esterno sulle varianti
invece di n_vars chiamate JIT separate via ThreadPoolExecutor.
Wrapper Python top_max_per_variant prepara buffer flat (offsets +
dx_flat/dy_flat/bins_flat) e bg per scala.
Default batch_top=False perche su benchmark realistici (Linux 13 core,
72-180 varianti) ThreadPoolExecutor + kernel singolo che rilascia GIL
e gia ottimale. Path batch_top=True utile come opzione per scenari
con n_vars >>> n_threads o overhead chiamate JIT dominante.
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Nuovo kernel _jit_score_bitmap_greedy: per ogni pixel scorre N feature
ed esce non appena hits + remaining < greediness * min_score * N.
Esposto in find() come greediness in [0..1], default 0 (backward compat).
Sostituisce il kernel rescored al top-level quando attivo: salta il
rescore background ma early-exit pixel impossibili. Util su template
con molte feature (>100) e scena con pochi pattern competitivi.
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Nuovo kernel JIT _jit_score_bitmap_rescored_strided: valuta solo
pixel su griglia stride x stride al top della piramide. NMS + fase
full-res recuperano precisione. Speed-up ~stride^2 sulla fase coarse,
specie su scene grandi (1920x1080).
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Ottimizzazioni cumulative (225s -> 73s sul bench suite, 3.07x):
pm2d/line_matcher.py:
- Sub-pixel + plateau centroid spostati DOPO il pre-NMS (prima: 58k chiamate
per clip_preciso anche su candidati poi scartati dalla NMS; ora solo sui
~75 preliminary sopravvissuti). Coordinate intere OK per la decisione
reject, dato che nms_radius >= 8 px.
- Usa nuovo kernel fuso score+rescore (no allocazione intermedia).
- Adaptive plateau_radius + propagazione train_mask per NCC coerente.
- Local crop NCC (diag template invece di intera scena).
- Fallback adattivo se bg_rescore azzera tutti gli score top-level.
pm2d/_jit_kernels.py:
- Nuovo kernel _jit_score_bitmap_rescored: fonde scoring bitmap e rescore
(score - bg) / (1 - bg) in un singolo pass parallelo. Evita allocazione
e passata aggiuntiva (era ~15% del tempo find sul preciso).
pm2d/auto_tune.py:
- LRU cache in-memory sui risultati auto_tune (chiave md5 ROI + mask):
richiamate successive con stessa ROI sono O(1).
- Downsample a 128px prima della correlazione rotazionale
(O(n_angles * H * W) -> insensibile su sample moderati).
- Soglie weak/strong da percentili reali (p55/p85) senza clamp a 100,
con clamp massimo 400 per evitare saturazione su template ad alto contrasto.
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Due ottimizzazioni chiave:
1. Spread bitmap uint8 invece di response map (N_BINS, H, W) float32
- 32x meno memoria, cache-friendly
- Nuovi kernel Numba: _jit_score_bitmap, _jit_popcount_density
- Formato: spread[y,x] bit b = bin b attivo nel raggio di spread
- _refine_angle usa slicing su bitmap con mask & bit
2. Pre-NMS prima di refine_angle/verify_ncc
- Problema: loop 'for raw in candidati' applicava refine+verify A OGNI
candidato prima del check NMS → 2000+ refine chiamati per ~25 match
- Fix: pre-NMS su (cx, cy) subpixel, limita a max_matches*3 candidati,
poi refine + verify solo su quelli
- Esempio worst case: lama_full_fast 55.9s → 1.13s (49x)
Benchmark suite 16 scenari (4 immagini x full/part x fast/preciso):
prima: totale find 94.6s
dopo: totale find 27.3s (3.5x globale)
casi peggiori <5s (prima erano >50s)
ROI parziali (solo metà oggetto) funzionano in tutti i casi.
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- Nuovo modulo pm2d/_jit_kernels.py con _jit_score_by_shift Numba njit
parallel + fastmath + boundscheck=False
- Parallelizzazione per riga output (no race condition su acc)
- Fallback automatico numpy se numba non installato
- Warmup automatico al module import (evita JIT lag al 1 match)
Benchmark clip.png (13 istanze):
prima (numpy + threads): 1.55s
dopo (numba + threads): 0.72s
speedup: 2.1x
Pipeline totale full (refine+subpix): 0.80s
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Adriano
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