mindspore.ops.bounding_box_encode
- mindspore.ops.bounding_box_encode(anchor_box, groundtruth_box, means=(0.0, 0.0, 0.0, 0.0), stds=(1.0, 1.0, 1.0, 1.0))[源代码]
编码边界框位置信息,计算预测边界框和真实边界框之间的偏移,并将此偏移作为损失变量。
- 参数:
anchor_box (Tensor) - 锚框。锚框的shape必须为 \((n, 4)\) 。
groundtruth_box (Tensor) - 真实边界框。它的shape与锚框相同。
means (tuple,可选) - 计算编码边界框的均值。默认值:
(0.0, 0.0, 0.0, 0.0)
。stds (tuple,可选) - 计算增量的标准偏差。默认值:
(1.0, 1.0, 1.0, 1.0)
。
- 返回:
Tensor,编码边界框。数据类型和shape与输入 anchor_box 相同。
- 异常:
TypeError - 如果 means 或 stds 不是tuple。
TypeError - 如果 anchor_box 或 groundtruth_box 不是Tensor。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> from mindspore import Tensor, ops >>> anchor_box = Tensor([[2, 2, 2, 3], [2, 2, 2, 3]], mindspore.float32) >>> groundtruth_box = Tensor([[1, 2, 1, 4], [1, 2, 1, 4]], mindspore.float32) >>> output = ops.bounding_box_encode(anchor_box, groundtruth_box, means=(0.0, 0.0, 0.0, 0.0), ... stds=(1.0, 1.0, 1.0, 1.0)) >>> print(output) [[ -1. 0.25 0. 0.40551758] [ -1. 0.25 0. 0.40551758]]