能否将CuPy数组直接输入到Detectron模型中进行处理？

该操作可以实现，针对不同的Detectron版本做适配即可：

• 若使用主流迭代版本Detectron2：
  Detectron2底层基于PyTorch实现张量运算，CuPy数组和PyTorch CUDA张量支持零拷贝互转，无需回传CPU转成numpy数组。你仅需要调用torch.as_tensor(cupy_array, device='cuda')即可直接将CuPy数组转换为PyTorch可识别的CUDA张量，之后按照Detectron2的输入要求调整通道顺序、尺寸、归一化参数即可，整个流程全部在GPU侧完成，相比先转numpy再转张量的方案效率更高。
• 若使用最早的基于Caffe2的原版Detectron：
  可以先调用cupy_array.toDlpack()导出DLPack格式的张量，再通过Caffe2的from_dlpack接口直接读取为Caffe2 CUDA张量，同样不需要经过CPU侧的numpy转换流程。

注意：转换前请确认CuPy数组的维度、通道顺序、数值范围符合Detectron的输入要求。Detectron系列默认要求输入为CHW维度、BGR通道顺序，如果你从PIL转换为CuPy时保留了PIL默认的HWC维度、RGB通道顺序，需要先在CuPy侧完成维度调整和通道交换，再转换为对应框架的张量格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者craaaft