torch_npu.npu_ciou

torch_npu.npu_ciou(Tensor self, Tensor gtboxes, bool trans=False, bool is_cross=True, int mode=0, bool atan_sub_flag=False) -> Tensor

应用基于NPU的CIoU操作。在DIoU的基础上增加了penalty item，并propose CIoU。

• 注释:

  到目前为止，CIoU向后只支持当前版本中的trans==True、is_cross==False、mode==0('iou')。如果需要反向传播，确保参数正确。

• 参数：
  • boxes1 (Tensor)：格式为xywh、shape为(4, n)的预测检测框。
  • boxes2 (Tensor)：相应的gt检测框，shape为(4, n)。
  • trans (Bool，默认值为False)：是否有偏移。
  • is_cross (Bool，默认值为True)：box1和box2之间是否有交叉操作。
  • mode (Int，默认值为0)：选择CIoU的计算方式。0表示IoU，1表示IoF。
  • atan_sub_flag (Bool，默认值为False)：是否将正向的第二个值传递给反向。
• 返回值：

  torch.Tensor：mask操作的结果。

• 示例：

      >>> box1 = torch.randn(4, 32).npu()
      >>> box1.requires_grad = True
      >>> box2 = torch.randn(4, 32).npu()
      >>> box2.requires_grad = True
      >>> diou = torch_npu.contrib.function.npu_ciou(box1, box2) 
      >>> l = ciou.sum()
      >>> l.backward()