def npu_single_level_responsible_flags()

def npu_single_level_responsible_flags(featmap_size,gt_bboxes,stride,num_base_anchors):

使用NPU OP在单个特征图中生成锚点的responsible flags。

• 参数：
  • featmap_size (Tuple(Int)) - 模型总维度。
  • gt_bboxes (Tensor) - 并行attention heads。
  • stride (Tuple(Int)，默认值为None) - key的特性总数。
  • num_base_anchors (Int，默认值为None) - values的特性总数。
• 调用方式样例：

  from torch_npu.contrib.function import npu_single_level_responsible_flags
  out = npu_single_level_responsible_flags(featmap_sizes[i],gt_bboxes,stride[i],num_base_anchors)

• 返回值：

  torch.Tensor - 单层特征图中每个锚点的有效标志。输出大小为[featmap_size[0] * featmap_size[1] * num_base_anchors]。

• 示例：

      >>> featmap_sizes = [[10, 10], [20, 20], [40, 40]]
      >>> stride = [[32, 32], [16, 16], [8, 8]]
      >>> gt_bboxes = torch.randint(0, 512, size=(128, 4))
      >>> num_base_anchors = 3
      >>> featmap_level = len(featmap_sizes)
      >>> torch.npu.set_device(0)
      >>> for i in range(featmap_level):
              gt_bboxes = gt_bboxes.npu()
      >>> out = npu_single_level_responsible_flags(featmap_sizes[i],gt_bboxes,stride[i],num_base_anchors)
      >>> print(out.shape, out.max(), out.min())