[BUG] nvds_batch_meta_copy_func sets NvDsFrameMeta pipeline_width and pipeline_height to 0
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- cpp
- Lĩnh vực
- backend, computer-vision
Hướng nghiên cứu
Start with the reported nvds_batch_meta_copy_func() behavior in libnvds_meta.so and compare the copied NvDsFrameMeta fields in the provided C reproducer. The issue gives a standalone compile and run command using nvdsmeta.h, libnvds_meta.so, and GStreamer, plus a pipeline reproduction through nvvideoconvert. Done means both copied pipeline dimensions retain the original values; the implementation source or tests are not identified in the issue.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Describe the bug
nvds_batch_meta_copy_func() in libnvds_meta.so sets pipeline_width and pipeline_height of every NvDsFrameMeta to 0 in the copy. The other frame meta fields keep their values (frame_num, source_frame_width, source_frame_height, pad_index, source_id, buf_pts, ntp_timestamp, surface_index, bInferDone, misc_frame_info and so on), and so do the frame's user meta and object meta.
nvvideoconvert copies the batch meta into every new output buffer (gst_buffer_copy_into(outbuf, inbuf, GST_BUFFER_COPY_META | ...) in gstnvvideoconvert.c line 317, which runs this copy). So behind nvstreammux ! nvvideoconvert ! capsfilter format=RGB, every frame reports a 0x0 pipeline size. This happens on DeepStream 9.1 and 9.2.
Steps to reproduce
- A C program against
libnvds_meta.so, with no GPU and no pipeline. Save it ascopy.c:
#include <stdio.h>
#include <gst/gst.h>
#include "nvdsmeta.h"
int main(int argc, char **argv) {
gst_init(&argc, &argv);
NvDsBatchMeta *batch = nvds_create_batch_meta(1);
batch->max_frames_in_batch = 1;
NvDsFrameMeta *frame = nvds_acquire_frame_meta_from_pool(batch);
nvds_add_frame_meta_to_batch(batch, frame);
frame->frame_num = 7;
frame->source_frame_width = 768;
frame->source_frame_height = 432;
frame->pipeline_width = 1920;
frame->pipeline_height = 1080;
NvDsBatchMeta *copy = nvds_batch_meta_copy_func(batch, NULL);
NvDsFrameMeta *out = copy->frame_meta_list->data;
printf("frame_num %u -> %u\n", frame->frame_num, out->frame_num);
printf("source_frame %ux%u -> %ux%u\n", frame->source_frame_width, frame->source_frame_height,
out->source_frame_width, out->source_frame_height);
printf("pipeline %ux%u -> %ux%u\n", frame->pipeline_width, frame->pipeline_height,
out->pipeline_width, out->pipeline_height);
return 0;
}
docker run --rm -v $PWD:/w -w /w --entrypoint bash nvcr.io/nvidia/deepstream:9.1-triton-multiarch -c \
'D=/opt/nvidia/deepstream/deepstream; gcc copy.c -o /tmp/copy -I$D/sources/includes $(pkg-config --cflags --libs gstreamer-1.0) -L$D/lib -lnvds_meta -Wl,-rpath,$D/lib && /tmp/copy'
Output on 9.1 and 9.2:
frame_num 7 -> 7
source_frame 768x432 -> 768x432
pipeline 1920x1080 -> 0x0
- The same in a pipeline, with pyservicemaker. Save it as
repro.py:
from pyservicemaker import BatchMetadataOperator, Pipeline, Probe
class Sizes(BatchMetadataOperator):
def __init__(self, where):
super().__init__()
self.where = where
self.seen = set()
def handle_metadata(self, batch_meta):
for frame in batch_meta.frame_items:
self.seen.add((frame.pipeline_width, frame.pipeline_height, frame.source_width, frame.source_height))
before, after = Sizes("mux src"), Sizes("RGB caps src")
pipeline = Pipeline("pipeline-size")
pipeline.add("videotestsrc", "src", {"num-buffers": 30})
pipeline.add("capsfilter", "srccaps", {"caps": "video/x-raw,width=768,height=432"})
pipeline.add("nvvideoconvert", "conv")
pipeline.add("nvstreammux", "mux", {"batch-size": 1, "width": 1920, "height": 1080})
pipeline.add("nvvideoconvert", "torgb")
pipeline.add("capsfilter", "rgb", {"caps": "video/x-raw(memory:NVMM),format=RGB"})
pipeline.add("fakesink", "sink", {"sync": False})
pipeline.link("src", "srccaps", "conv")
pipeline.link(("conv", "mux"), ("", "sink_0"))
pipeline.link("mux", "torgb", "rgb", "sink")
pipeline.attach("mux", Probe("before", before))
pipeline.attach("rgb", Probe("after", after))
pipeline.start().wait()
for probe in (before, after):
print(f"{probe.where}: (pipeline_width, pipeline_height, source_width, source_height) = {sorted(probe.seen)}")
docker run --rm --gpus all -v $PWD:/w -w /w --entrypoint bash nvcr.io/nvidia/deepstream:9.1-triton-multiarch -c \
'pip install -q --break-system-packages pyyaml; python3 repro.py'
Output on 9.1 and 9.2:
mux src: (pipeline_width, pipeline_height, source_width, source_height) = [(1920, 1080, 768, 432)]
RGB caps src: (pipeline_width, pipeline_height, source_width, source_height) = [(0, 0, 768, 432)]
Expected behavior
The copy keeps pipeline_width and pipeline_height, as it keeps the other frame meta fields. In the pipeline above, the probe on the RGB caps src reads 1920x1080.
Environment details
- Environment location: Docker on bare-metal (Ubuntu 26.04.1 LTS host, RTX A4000 Laptop GPU, driver 595.99.02)
- Method of DeepStream install: Docker,
nvcr.io/nvidia/deepstream:9.1-triton-multiarch(digestsha256:fd31f5b44ababdbdee8cd397a375e888191b49e402ac237254a4cdc239130f5b), DeepStream 9.1.0, pyservicemaker 0.0.1, TensorRT 10.16.0.72, CUDA 13.2. The same output onghcr.io/nvidia/deepstream:9.2-triton-multiarch(digestsha256:94a49674eb475f0416ce49742430cfbd644258b4e6512b09c76ddd90164c6dc7). - Docker command: see the steps above
scripts/print_env.shoutput, run inside the 9.1 container:
Click here to see environment details
**git*** Not inside a git repository ***OS Information*** DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=24.04 DISTRIB_CODENAME=noble DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 24.04.4 LTS" PRETTY_NAME="Ubuntu 24.04.4 LTS" NAME="Ubuntu" VERSION_ID="24.04" VERSION="24.04.4 LTS (Noble Numbat)" VERSION_CODENAME=noble ID=ubuntu ID_LIKE=debian HOME_URL="https://www.ubuntu.com/" SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/" BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/" PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy" UBUNTU_CODENAME=noble LOGO=ubuntu-logo Linux b5ade298bb5a 7.0.0-38-generic #38-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC Fri Sep 4 09:10:14 UTC 2026 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux ***GPU Information*** Thu Oct 22 14:52:51 2026 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 595.99.02 Driver Version: 595.99.02 CUDA Version: 13.2 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA RTX A4000 Laptop GPU Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | N/A 63C P0 25W / 80W | 161MiB / 8192MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ ***CPU*** Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Address sizes: 39 bits physical, 48 bits virtual Byte Order: Little Endian CPU(s): 16 On-line CPU(s) list: 0-15 Vendor ID: GenuineIntel Model name: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i9-11950H @ 2.60GHz CPU family: 6 Model: 141 Thread(s) per core: 2 Core(s) per socket: 8 Socket(s): 1 Stepping: 1 CPU(s) scaling MHz: 42% CPU max MHz: 5000.0000 CPU min MHz: 800.0000 BogoMIPS: 5222.40 Flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc art arch_perfmon pebs bts rep_good nopl xtopology nonstop_tsc cpuid aperfmperf tsc_known_freq pni pclmulqdq dtes64 monitor ds_cpl vmx smx est tm2 ssse3 sdbg fma cx16 xtpr pdcm pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand lahf_lm abm 3dnowprefetch cpuid_fault epb cat_l2 cdp_l2 ssbd ibrs ibpb stibp ibrs_enhanced tpr_shadow flexpriority ept vpid ept_ad fsgsbase tsc_adjust bmi1 avx2 smep bmi2 erms invpcid rdt_a avx512f avx512dq rdseed adx smap avx512ifma clflushopt clwb intel_pt avx512cd sha_ni avx512bw avx512vl xsaveopt xsavec xgetbv1 xsaves split_lock_detect user_shstk dtherm ida arat pln pts hwp hwp_notify hwp_act_window hwp_epp hwp_pkg_req vnmi avx512vbmi umip pku ospke avx512_vbmi2 gfni vaes vpclmulqdq avx512_vnni avx512_bitalg avx512_vpopcntdq rdpid movdiri movdir64b fsrm avx512_vp2intersect md_clear ibt flush_l1d arch_capabilities Virtualization: VT-x L1d cache: 384 KiB (8 instances) L1i cache: 256 KiB (8 instances) L2 cache: 10 MiB (8 instances) L3 cache: 24 MiB (1 instance) NUMA node(s): 1 NUMA node0 CPU(s): 0-15 Vulnerability Gather data sampling: Vulnerable Vulnerability Ghostwrite: Not affected Vulnerability Indirect target selection: Mitigation; Aligned branch/return thunks Vulnerability Itlb multihit: Not affected Vulnerability L1tf: Not affected Vulnerability Mds: Not affected Vulnerability Meltdown: Not affected Vulnerability Mmio stale data: Not affected Vulnerability Old microcode: Not affected Vulnerability Reg file data sampling: Not affected Vulnerability Retbleed: Not affected Vulnerability Spec rstack overflow: Not affected Vulnerability Spec store bypass: Mitigation; Speculative Store Bypass disabled via prctl Vulnerability Spectre v1: Mitigation; usercopy/swapgs barriers and __user pointer sanitization Vulnerability Spectre v2: Mitigation; Enhanced / Automatic IBRS; IBPB conditional; PBRSB-eIBRS SW sequence; BHI SW loop, KVM SW loop Vulnerability Srbds: Not affected Vulnerability Tsa: Not affected Vulnerability Tsx async abort: Not affected Vulnerability Vmscape: Not affected ***CMake*** /usr/bin/cmake cmake version 3.28.3 CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake). ***g++*** /usr/bin/g++ g++ (Ubuntu 13.3.0-6ubuntu2~24.04.1) 13.3.0 Copyright (C) 2023 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. ***nvcc*** /usr/local/cuda/bin/nvcc nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2026 NVIDIA Corporation Built on Mon_Mar_02_09:52:23_PM_PST_2026 Cuda compilation tools, release 13.2, V13.2.51 Build cuda_13.2.r13.2/compiler.37434383_0 ***Python*** ***Environment Variables*** PATH : /opt/proto/bin:/opt/tritonserver/bin:/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/mpi/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/local/ucx/bin:/opt/amazon/efa/bin:/.local/bin LD_LIBRARY_PATH : /opt/tritonserver/lib:/opt/tritonclient/lib:/usr/src/tensorrt/lib:/opt/riva/lib:/usr/local/cuda-13/lib64:/usr/lib/x86_64-linux-gnu:/opt/hpcx/ucc/lib/:/opt/hpcx/ucx/lib/:/usr/local/cuda/compat/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:/.local/lib NUMBAPRO_NVVM : NUMBAPRO_LIBDEVICE : CONDA_PREFIX : PYTHON_PATH : conda not found ***pip packages*** /usr/bin/pip Package Version ------------------- --------------- annotated-doc 0.0.4 annotated-types 0.7.0 anyio 4.12.1 apparmor 4.0.1 certifi 2026.2.25 cupy-cuda13x 13.6.0 distlib 0.4.0 distro 1.9.0 fastapi 0.138.1 fastrlock 0.8.3 filelock 3.25.2 h11 0.16.0 httpcore 1.0.9 httpx 0.27.2 idna 3.11 iniconfig 2.3.0 jaraco.context 6.1.0 jiter 0.13.0 LibAppArmor 4.0.1 numpy 1.26.4 openai 1.107.3 packaging 24.0 partial-json-parser 0.2.1.1.post7 pip 24.0 platformdirs 4.9.4 pluggy 1.6.0 pydantic 2.10.6 pydantic_core 2.27.2 Pygments 2.19.2 pyservicemaker 0.0.1 pytest 9.0.2 python-apt 2.7.7+ubuntu5.2 python-discovery 1.1.3 scipy 1.16.3 setuptools 78.1.1 sniffio 1.3.1 starlette 0.52.1 tqdm 4.67.3 tritonfrontend 2.67.0 tritonserver 0.0.0 typing_extensions 4.15.0 typing-inspection 0.4.2 virtualenv 21.2.0 wheel 0.42.0
Additional context
A probe that reads frame pixels with pyservicemaker's Buffer.extract() must sit behind an nvvideoconvert to RGB (#101). There, frame.pipeline_width and frame.pipeline_height read 0, so the probe cannot get the size of the batched frame from the frame meta.
- Ngôn ngữ chính
- C++
- Star
- 283
- Fork
- 62
- Merge trung bình
- 2 giờ 24 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 20
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của NVIDIA/DeepStream
-
[BUG] pyservicemaker: Pipeline.stop() keeps the GIL and deadlocks against a Python probeCó thể đã có người làm @nvqiezi đã nhận 1 ngày trước. Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
NVIDIA/DeepStream#99 · 4 bình luận · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
NVIDIA/DeepStream#78 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[BUG] pyservicemaker: Buffer.extract() returns a null tensor that segfaults on use for non-RGB surfaces or an out-of-range batch_idCó thể đã có người làm @wyw1267 đã nhận hôm nay. Đang mởbug
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 72/100
NVIDIA/DeepStream#101 · 4 bình luận · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
NVIDIA/DeepStream#100 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[BUG] pyservicemaker: element errors never reach on_message, and a fatal error leaves wait() blocked foreverCó thể đã có người làm @nv-support đã nhận 2 ngày trước. Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 50/100
NVIDIA/DeepStream#98 · 2 bình luận · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của NVIDIA/DeepStream
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
HansKristian-Work/dxil-spirv#341 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 6 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
prestonbrown/helixscreen#1922 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày