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mindspore.ops.rotated_iou

mindspore.ops.rotated_iou(boxes, query_boxes, trans=False, mode=0, is_cross=True, v_threshold=0.0, e_threshold=0.0)

计算旋转矩形之间的重叠面积。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

说明

Ascend平台支持的输入数据类型包括bfloat16、float16、float32。

参数：

• boxes (Tensor) - 第一组矩形，shape为 $(B,N,5)$。

• query_boxes (Tensor) - 第二组矩形，shape为 $(B,K,5)$。

• trans (bool，可选) - 区分boxes与query_boxes中矩形表示方法。如果为 True，格式为 'xyxyt'，如果为 False，格式为 'xywht'。默认为 False。

• mode (int，可选) - 区分计算模式。如果为 1，计算方法为 'iof'，如果为 0，计算方法为 'iou'。默认为 0。

• is_cross (bool，可选) - 如果为 True，采用交叉计算，如果为 False，表示一对一计算。默认为 True。

• v_threshold (float，可选) - 顶点判断的容忍阈值。默认为 0.0。

• e_threshold (float，可选) - 边相交判断的容忍阈值。默认为 0.0。

返回：

Tensor，shape为 $(B,N,K)$。

异常：

• TypeError - boxes 不是Tensor。

• TypeError - query_boxes 不是Tensor。

• ValueError - boxes 与 query_boxes 第一个维度不相同。

• ValueError - boxes 或 query_boxes 第三个维度不为 5。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> a = np.random.uniform(0,1,(2,2,5)).astype(np.float16)
>>> b = np.random.uniform(0,1,(2,3,5)).astype(np.float16)
>>> box1 = Tensor(a)
>>> box2 = Tensor(b)
>>> output = ops.rotated_iou(box1, box2, trans=False, mode=0, is_cross=True)