Star812
492
代码
代码
Issues88
Pull Requests167
Actions
项目讨论
Wiki
分析
Star812
492
已合并
【bugfix】修复objdetect类算子不规范文档 #672
majiajian_hw创建于 4月3日
【bugfix】修复objdetect类算子不规范文档 #672
已合并
majiajian_hw创建于 4月3日
从nunnons2/ops-cvbugfix_md_0403合入到cann/ops-cvmaster
共 7 个文件变更+8-8
Mdocs/zh/op_api_list.md+2-2
@@ -64,8 +64,8 @@ ${INSTALL_DIR}表示CANN安装后文件路径；\$\{ops\_project\}表示算子
64| [aclnnCIoU](../../objdetect/ciou/docs/aclnnCIoU.md) | 用于边界框回归的损失函数，在IoU的基础上同时考虑了中心点距离、宽高比和重叠面积，以更全面地衡量预测框与真实框之间的差异。 |默认确定性实现|默认确定性实现|64| [aclnnCIoU](../../objdetect/ciou/docs/aclnnCIoU.md) | 用于边界框回归的损失函数，在IoU的基础上同时考虑了中心点距离、宽高比和重叠面积，以更全面地衡量预测框与真实框之间的差异。 |默认确定性实现|默认确定性实现|
65| [aclnnIou](../../objdetect/iou_v2/docs/aclnnIou.md) | 计算两组矩形框（预测框bBox与真值框gtBox）的交并比（IOU）或前景交叉比（IOF），用于评估其重叠程度。 |默认确定性实现|默认确定性实现|65| [aclnnIou](../../objdetect/iou_v2/docs/aclnnIou.md) | 计算两组矩形框（预测框bBox与真值框gtBox）的交并比（IOU）或前景交叉比（IOF），用于评估其重叠程度。 |默认确定性实现|默认确定性实现|
66| [aclnnNonMaxSuppression](../../objdetect/non_max_suppression_v6/docs/aclnnNonMaxSuppression.md) | 删除分数小于scoreThreshold的边界框，筛选出与之前被选中部分重叠较高（IOU较高）的框。 |默认确定性实现|- |66| [aclnnNonMaxSuppression](../../objdetect/non_max_suppression_v6/docs/aclnnNonMaxSuppression.md) | 删除分数小于scoreThreshold的边界框，筛选出与之前被选中部分重叠较高（IOU较高）的框。 |默认确定性实现|- |
67-| [aclnnRoiAlign](../../objdetect/roi_align/docs/aclnnRoiAlign.md) | RoiAlign是一种池化层，用于非均匀输入尺寸的特征图，并输出固定尺寸的特征图。 |默认确定性实现|- |67+| [aclnnRoiAlign](../../objdetect/roi_align/docs/aclnnRoiAlign.md) | RoIAlign是一种池化层，用于非均匀输入尺寸的特征图，并输出固定尺寸的特征图。 |默认确定性实现|- |
68-| [aclnnRoiAlignV2](../../objdetect/roi_align/docs/aclnnRoiAlignV2.md) | RoiAlign是一种池化层，用于非均匀输入尺寸的特征图，并输出固定尺寸的特征图。 |默认确定性实现|- |68+| [aclnnRoiAlignV2](../../objdetect/roi_align/docs/aclnnRoiAlignV2.md) | RoIAlign是一种池化层，用于非均匀输入尺寸的特征图，并输出固定尺寸的特征图。 |默认确定性实现|- |
69| [aclnnRoiAlignV2Backward](../../objdetect/roi_align_grad/docs/aclnnRoiAlignV2Backward.md) |[aclnnRoiAlignV2](../../objdetect/roi_align/docs/aclnnRoiAlignV2.md)的反向传播。 |默认非确定性实现，支持配置开启|- |69| [aclnnRoiAlignV2Backward](../../objdetect/roi_align_grad/docs/aclnnRoiAlignV2Backward.md) |[aclnnRoiAlignV2](../../objdetect/roi_align/docs/aclnnRoiAlignV2.md)的反向传播。 |默认非确定性实现，支持配置开启|- |
70| [aclnnRoiPoolingWithArgMax](../../objdetect/roi_pooling_with_arg_max/docs/aclnnRoiPoolingWithArgMax.md) | 对输入特征图按 ROI（感兴趣区域）进行池化，在每个 ROI 内按空间划分为 pooled_h × pooled_w 个格子，对每个格子做最大池化，并输出池化结果及最大值在通道内的一维索引（argmax）。|默认确定性实现|默认确定性实现|70| [aclnnRoiPoolingWithArgMax](../../objdetect/roi_pooling_with_arg_max/docs/aclnnRoiPoolingWithArgMax.md) | 对输入特征图按 ROI（感兴趣区域）进行池化，在每个 ROI 内按空间划分为 pooled_h × pooled_w 个格子，对每个格子做最大池化，并输出池化结果及最大值在通道内的一维索引（argmax）。|默认确定性实现|默认确定性实现|
71| [aclnnRoiPoolingGradWithArgMax](../../objdetect/roi_pooling_grad_with_arg_max/docs/aclnnRoiPoolingGradWithArgMax.md) | [aclnnRoiPoolingWithArgMax](../../objdetect/roi_pooling_with_arg_max/docs/aclnnRoiPoolingWithArgMax.md)的反向传播。 |默认确定性实现|默认非确定性实现，不支持配置开启|71| [aclnnRoiPoolingGradWithArgMax](../../objdetect/roi_pooling_grad_with_arg_max/docs/aclnnRoiPoolingGradWithArgMax.md) | [aclnnRoiPoolingWithArgMax](../../objdetect/roi_pooling_with_arg_max/docs/aclnnRoiPoolingWithArgMax.md)的反向传播。 |默认确定性实现|默认非确定性实现，不支持配置开启|
Mobjdetect/ciou/README.md+1-1
@@ -18,7 +18,7 @@
18 18 
19$$19$$
20CIoU = IoU - \frac{\rho^2(b^p, b^g)}{c^2} - \alpha v \\20CIoU = IoU - \frac{\rho^2(b^p, b^g)}{c^2} - \alpha v \\
21-v = \frac{4}{\pi^2}(arctan(\frac{w^g}{h^g}) - arctan(\frac{w^p}{h^g}))^2 \\21+v = \frac{4}{\pi^2}(arctan(\frac{w^g}{h^g}) - arctan(\frac{w^p}{h^p}))^2 \\
22\alpha = \frac{v}{1 - IoU + v} \\22\alpha = \frac{v}{1 - IoU + v} \\
23$$23$$
24 24 
Mobjdetect/ciou/docs/aclnnCIoU.md+1-1
@@ -18,7 +18,7 @@
18 18 
19$$19$$
20CIoU = IoU - \frac{\rho^2(b^p, b^g)}{c^2} - \alpha v \\20CIoU = IoU - \frac{\rho^2(b^p, b^g)}{c^2} - \alpha v \\
21-v = \frac{4}{\pi^2}(arctan(\frac{w^g}{h^g}) - arctan(\frac{w^p}{h^g}))^2 \\21+v = \frac{4}{\pi^2}(arctan(\frac{w^g}{h^g}) - arctan(\frac{w^p}{h^p}))^2 \\
22\alpha = \frac{v}{1 - IoU + v} \\22\alpha = \frac{v}{1 - IoU + v} \\
23$$23$$
24 24 
Mobjdetect/iou_v2/docs/aclnnIou.md+1-1
@@ -114,7 +114,7 @@ aclnnStatus aclnnIou(
114 <tr>114 <tr>
115 <td class="tg-0lax">eps（float）</td>115 <td class="tg-0lax">eps（float）</td>
116 <td class="tg-0lax">输入</td>116 <td class="tg-0lax">输入</td>
117- <td class="tg-0lax">防止除零，计算面积时长和宽都会加上eps。</td>117+ <td class="tg-0lax">防止除零，计算面积时，长和宽都会加上eps。</td>
118 <td class="tg-0lax">-</td>118 <td class="tg-0lax">-</td>
119 <td class="tg-0lax">FLOAT</td>119 <td class="tg-0lax">FLOAT</td>
120 <td class="tg-0lax">-</td>120 <td class="tg-0lax">-</td>
Mobjdetect/non_max_suppression_v6/docs/aclnnNonMaxSuppression.md+1-1
@@ -185,7 +185,7 @@ aclnnStatus aclnnNonMaxSuppression(
185 <tr>185 <tr>
186 <td>ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR</td>186 <td>ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR</td>
187 <td>161001</td>187 <td>161001</td>
188- <td>传入的boxes、scores、out是空指针。</td>188+ <td>传入的boxes、scores、selectedIndices是空指针。</td>
189 </tr>189 </tr>
190 <tr>190 <tr>
191 <td rowspan="7">ACLNN_ERR_PARAM_INVALID</td>191 <td rowspan="7">ACLNN_ERR_PARAM_INVALID</td>
Mobjdetect/roi_align_rotated/README.md+1-1
@@ -80,7 +80,7 @@
80 <tr>80 <tr>
81 <td>aligned</td>81 <td>aligned</td>
82 <td>属性</td>82 <td>属性</td>
83- <td>是否量化，true则将目标框中心坐标值-0.5。</td>83+ <td>是否量化，true则将目标框中心坐标值减0.5。</td>
84 <td>BOOL</td>84 <td>BOOL</td>
85 <td>-</td>85 <td>-</td>
86 </tr>86 </tr>
Mobjdetect/roi_align_rotated_grad/README.md+1-1
@@ -85,7 +85,7 @@
85 <tr>85 <tr>
86 <td>aligned</td>86 <td>aligned</td>
87 <td>属性</td>87 <td>属性</td>
88- <td>是否量化，true则将目标框中心坐标值-0.5。</td>88+ <td>是否量化，true则将目标框中心坐标值减0.5。</td>
89 <td>BOOL</td>89 <td>BOOL</td>
90 <td>-</td>90 <td>-</td>
91 </tr>91 </tr>