torch_npu.npu_diou

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

应用基于NPU的DIoU操作。考虑到目标之间距离，以及距离和范围的重叠率，不同目标或边界需趋于稳定。

• 注释:

  到目前为止，DIoU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False) - box1和box2之间是否有交叉操作。
  • mode (Int，默认值为0) - 选择DIoU的计算方式。0表示IoU，1表示IoF。
• 返回值：

  torch.Tensor (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_diou(box1, box2) 
      >>> l = diou.sum()
      >>> l.backward()