pooler = torchvision.ops.RoIAlign(output_size=2,sampling_ratio=2,spatial_scale=5)#在Mask RCNN中输入的是特征图,框对应的是原图,因此需要将其缩放为原图大小。在实际应用中,若输入的是原图,缩放为1即可。#spatial_scale: 原图到特征图的缩放比例,框对应的是原图,假设框对应的是224x224的原图,输入的特征图...
roi_bin_grid_w = ceil(6.6 / 3) = 3 or sampling_ratio (> 0) ix_upper roi_bin_grid_h = ceil(5.7 / 3 ) = 2 or sampling_ratio (> 0) iy_upper 假设sampling_ratio=2,则 count = roi_bin_grid_h * roi_bin_grid_w = 2 * 2 = 4 std::vector<PreCalc<T>> pre_calc = roi_b...
super(RoIAlign, self).__init__() self.output_size = output_size self.spatial_scale = spatial_scale self.sampling_ratio = sampling_ratio def forward(self, input, rois): return roi_align(input, rois, self.output_size, self.spatial_scale, self.sampling_ratio) def __repr__(self): tmpst...
sampling_ratio(int) -ROIAlign 的采样率 canonical_scale(int,可选的) -canonical_scale为LevelMapper canonical_level(int,可选的) -canonical_level为LevelMapper Multi-scale RoIAlign 池化,对于有或没有 FPN 的检测都很有用。 它通过等式中指定的启发式推断池的规模。 Feature Pyramid Network paper 中的1 ...
sampling_ratio (int) – 插值网格中用于计算每个合并输出bin的输出值的采样点数目。如果> 0,则恰好使用sampling_ratio x sampling_ratio网格点。如果<= 0,则使用自适应数量的网格点(计算为cell (roi_width / pooled_w),同样计算高度)。默认值1。
pooled_h, pooled_w, spatial_scale=1.0, sampling_ratio=- 1, aligned=False, **kwargs )[source]¶ Applytheaverageroialign.[Heet.al,2017]. Theinputroisshouldbepackedwiththeshape(N,5)(N, 5)(N,5),whereNNNisthenumberofRoIs,andeachcolumntakes55...
暂时先总结一下pytorch的调用,以后回来补充怎么实现的!!! 2.1 函数声明 class: torchvision.ops.RoIAlign(output_size,spatial_scale,sampling_ratio) 2.2 参数 2.3 输入 input:输入张量,Tensor[N, C, H, W] boxes:Tensor[K, 5] or List[Tensor[L, 4]]...
sampling_ratio:ROI池化操作的采样比率,默认为-1,表示使用自适应采样。 aligned:是否进行像素对齐,默认为False。 3. 准备输入数据 你需要准备输入特征图和感兴趣区域的坐标。以下是一个示例: python import torch # 假设输入特征图大小为[1, 256, 56, 56] feature_map = torch.randn(1, 256, 56, 56) # ...
RoIAlign: 用于Mask R-CNN torchvision.ops.roi_align(input,boxes,output_size,spatial_scale=1.0,sampling_ratio=-1) 1. 参数: input (Tensor[N, C, H, W]) – 输入张量 boxes (Tensor[K, 5] or List[Tensor[L, 4]]) – 输入的box 坐标,格式:list(x1, y1, x2, y2) 或者(batch_index, x1...
sampling_ratio :ceil(roi_width / pooled_width);// We do average (integral) pooling inside a binconstT count = roi_bin_grid_h * roi_bin_grid_w;// e.g. = 4T output_val =0.;for(intiy =0; iy < roi_bin_grid_h; iy++)// e.g., iy = 0, 1{constT y = roi_start_h +...