（beta）torch_npu.contrib.function.npu_single_level_responsible_flags

接口原型

torch_npu.contrib.function.npu_single_level_responsible_flags(featmap_size,gt_bboxes,stride,num_base_anchors):

功能描述

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

参数说明

• 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。

输出说明

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]。

支持的型号

• Atlas 训练系列产品
• Atlas A2 训练系列产品
• Atlas 推理系列产品

调用示例

>>> from torch_npu.contrib.function import npu_single_level_responsible_flags
>>> 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)
>>> 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())