class ROIAlign()

class ROIAlign(nn.Module):

使用NPU API进行ROIAlign。

• 注释：

  aligned=True含义：

  给定一个连续坐标c，使用floor(c - 0.5) 和ceil(c - 0.5)对它的两个相邻像素索引（像素模型中）进行计算。例如，c=1.3具有离散索引为[0]和[1] （从连续坐标0.5到1.5的底层信号采样）的像素邻域。但原始ROIAlign（aligned=False）在计算相邻像素索引时不会减去0.5，因此在执行双线性插值时，它使用的是未完全对齐的像素（相对于我们的像素模型有一点不对齐）。当aligned=True，首先适当缩放ROI，然后在调用ROIAlign之前将其移动-0.5。这样可以生成正确的邻域。相关验证请参见detectron2/tests/testroialign.py。如果ROIAlign与conv层一起使用，差异也不会对模型的性能产生影响。

• 参数：
  • output_size (Tuple) - h, w。
  • spatial_scale (Float) - 按此参数值缩放输入框。
  • sampling_ratio (Int) - 为每个输出样本采集的输入样本数。0表示密集采样。
  • aligned (Bool) - 如果值为False，使用Detectron中的原实现方式。如果值为True，可更准确地对齐结果。
• 调用方式样例：

  from torch_npu.contrib.module import ROIAlign
  roi_align(input_tensor.float(), rois, output_size, spatial_scale, sampling_ratio, aligned)

• 返回值：

  Float - shape为(k, 5)和(k, 1)的张量。标签以0为基础。

• 示例：

  无