torch_npu.npu_rotated_iou

torch_npu.npu_rotated_iou(self, query_boxes, trans=False, mode=0, is_cross=True,v_threshold=0.0, e_threshold=0.0) -> Tensor

计算旋转框的IoU。

• 参数解释：
  • self (Tensor) - 梯度增量数据，shape为(B, 5, N)数据类型为float32的3D张量。
  • query_boxes (Tensor) - 标注框，shape为(B, 5, K) 数据类型为float32的3D张量。
  • trans (Bool，默认值为False) - 值为True表示“xyxyt”，值为False表示“xywht”。
  • is_cross (Bool，默认值为True) - 值为True时表示交叉计算，为False时表示一对一计算。
  • mode (Int，默认值为0) - 计算模式，取值为0或1。0表示IoU，1表示IoF。
  • v_threshold (Float，可选，默认值为0.0) - provide condition relaxation for intersection calculation.
  • e_threshold (Float，可选，默认值为0.0) - provide condition relaxation for intersection calculation.
• 约束条件：

  无

• 示例：

  >>> a=np.random.uniform(0,1,(2,2,5)).astype(np.float16)
  >>> b=np.random.uniform(0,1,(2,3,5)).astype(np.float16)
  >>> box1=torch.from_numpy(a).to("npu")
  >>> box2=torch.from_numpy(a).to("npu")
  >>> output = torch_npu.npu_rotated_iou(box1, box2, trans=False, mode=0, is_cross=True)
  >>> output
  tensor([[[3.3325e-01, 1.0162e-01],
          [1.0162e-01, 1.0000e+00]],
  
          [[0.0000e+00, 0.0000e+00],
          [0.0000e+00, 5.9605e-08]]], device='npu:0', dtype=torch.float16)