def npu_ciou()

def npu_ciou(boxes1,boxes2,trans=True, is_cross=False, mode=0):

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True) - 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CIoU的计算方式。
• 调用方式样例：

  from torch_npu.contrib.function import npu_ciou
  ciou = npu_ciou(box1, box2) 

• 返回值：

  Tensor - IoU，size为[1,n]。

• 示例：

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