diff_iou_rotated_2d

接口原型

mx_driving.diff_iou_rotated_2d(Tensor boxes_a, Tensor boxes_b) -> Tensor

功能描述

计算两个2D旋转目标检测框之间的IoU，并且可自动微分。

参数说明

• boxes_a (Tensor)：第一组bounding boxes，数据类型为float32。shape为[B, N, 5]。其中 B 代表 BatchSize， N 代表每个 BatchSize 包含的检测框，5分别代表x_center, y_center, dx, dy, angle, x_center, y_center代表box的中心点坐标，dx, dy代表box的长宽，angle代表box的弧度制旋转角。
• boxes_b (Tensor)：第二组bounding boxes，数据类型为float32。shape为[B, N, 5]。其中 B 代表 BatchSize， N 代表每个 BatchSize 包含的检测框，5分别代表x_center, y_center, dx, dy, angle, x_center, y_center代表box的中心点坐标，dx, dy代表box的长宽，angle代表box的弧度制旋转角。

返回值

• ious (Tensor)：包含两组bounding boxes的IoU的张量，数据类型为float32。shape为[B, N]。

约束说明

• angle的值在[-pi, pi]之间
• B 在[1, 1024]之间
• N 在[1, 1024]之间

支持的型号

• Atlas A2 训练系列产品

调用示例

import torch, torch_npu
from mx_driving import diff_iou_rotated_2d
boxes_a = torch.tensor([[[1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 0.5]]], dtype=torch.float32).npu()
boxes_b = torch.tensor([[[0.0, 2.0, 1.0, 2.0, 0.3]]], dtype=torch.float32).npu()
ious = diff_iou_rotated_2d(boxes_a, boxes_b)