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- 表述不通顺,但不影响理解。

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- 易用性:

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰,该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误,无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.ROIAlign

class mindspore.ops.ROIAlign(pooled_height, pooled_width, spatial_scale, sample_num=2, roi_end_mode=1)[source]

Computes the Region of Interest (RoI) Align operator.

The operator computes the value of each sampling point by bilinear interpolation from the nearby grid points on the feature map. No quantization is performed on any coordinates involved in the RoI, its bins, or the sampling points. The details of (RoI) Align operator are described in Mask R-CNN.

Parameters
  • pooled_height (int) – The output features height.

  • pooled_width (int) – The output features width.

  • spatial_scale (float) – A scaling factor that maps the raw image coordinates to the input feature map coordinates. Suppose the height of a RoI is ori_h in the raw image and fea_h in the input feature map, the spatial_scale must be fea_h / ori_h.

  • sample_num (int) – Number of sampling points. Default: 2.

  • roi_end_mode (int) – Number must be 0 or 1. Default: 1.

Inputs:
  • features (Tensor) - The input features, whose shape must be (N,C,H,W).

  • rois (Tensor) - The shape is (rois_n,5). With data type of float16 or float32. rois_n represents the number of RoI. The size of the second dimension must be 5 and the 5 colunms are (image_index,top_left_x,top_left_y,bottom_right_x,bottom_right_y). image_index represents the index of image. top_left_x and top_left_y represent the x, y coordinates of the top left corner of corresponding RoI, respectively. bottom_right_x and bottom_right_y represent the x, y coordinates of the bottom right corner of corresponding RoI, respectively.

Outputs:

Tensor, the shape is (rois_n,C,pooled_height,pooled_width).

Raises
  • TypeError – If pooled_height, pooled_width, sample_num or roi_end_mode is not an int.

  • TypeError – If spatial_scale is not a float.

  • TypeError – If features or rois is not a Tensor.

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

Examples

>>> features = Tensor(np.array([[[[1., 2.], [3., 4.]]]]), mindspore.float32)
>>> rois = Tensor(np.array([[0, 0.2, 0.3, 0.2, 0.3]]), mindspore.float32)
>>> roi_align = ops.ROIAlign(2, 2, 0.5, 2)
>>> output = roi_align(features, rois)
>>> print(output)
[[[[1.775 2.025]
   [2.275 2.525]]]]