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examples	feat: support BoundingboxEncode ascend950 Co-authored-by: ugzhangyiyi<zhangyiyi4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1049 merge master into master feat: support BoundingboxEncode ascend950 Created-by: ugzhangyiyi Commit-by: ugzhangyiyi Merged-by: cann-robot Description: ## 描述本 MR 支持 `bounding_box_encode` 算子，适配 Ascend 950（arch35）平台。 ### 算子功能计算锚框（anchor box）与真实边界框（ground truth box）之间的编码偏移量，生成目标检测回归目标。计算公式（含 +1 偏移，与 canndev 内置定义一致）： `pw = px2 - px1 + 1, ph = py2 - py1 + 1 pcx = (px1 + px2) * 0.5, pcy = (py1 + py2) * 0.5 dx = (gcx - pcx) / pw, dy = (gcy - pcy) / ph dw = ln(gw / pw), dh = ln(gh / ph) delta_i = (raw_i - means_i) / stds_i, i ∈ {x, y, w, h}` ### 代码结构（commit dabe4550） \| 层级 \| 文件 \| 说明 \| \|------\|------\|------\| \| op_graph \| `bounding_box_encode_proto.h` \| IR 原型定义：2 INPUT(anchor_box, ground_truth_box) + 2 ATTR(means/stds ListFloat) + 1 OUTPUT(delats)，支持 FP16/FP32/BF16，与 canndev `nn_detect_ops.h` 内置定义保持一致 \| \| op_host \| `bounding_box_encode_def.cpp` \| OpDef 注册：Input/Output/Attr 声明，AICore 配置 ascend950，DynamicCompileStatic + DynamicRank + DynamicShape \| \| \| `bounding_box_encode_infershape.cpp` \| InferShape：输出 shape = 输入 shape（anchor_box shape 透传） \| \| \| `arch35/bounding_box_encode_tiling_arch35.cpp` \| Tiling 函数：从 `attrs->GetListFloat(0/1)` 读取 means/stds 属性，计算 invStds 写入 TilingData；UB 容量感知的 ubFactor 计算 + MAX_DATACOPY_BLOCKLEN(65535) 双重约束防 blockLen 截断 \| \| op_kernel \| `arch35/bounding_box_encode.h` \| Kernel 实现：FP16/BF16 输入 Cast→FP32 中间计算→Cast 回原 dtype；Scalar-Vector 交叉流水（S_V/V_S 同步 + FetchEventID）；CopyIn/Compute/CopyOut 三级流水 + UB 分块循环 \| \| \| `arch35/bounding_box_encode_tiling_data.h` \| TilingData 结构：dim0/blockFactor/ubFactor + means0-3/invStds0-3（8 个 float） \| \| \| `bounding_box_encode_apt.cpp` \| Kernel 入口：2 input(anchorBox, groundTruthBox) + 1 output(delats)，REGISTER_TILING_DEFAULT + GET_TILING_DATA_WITH_STRUCT \| \| examples \| `test_geir_bounding_box_encode.cpp` \| GEIR 通路示例：SetAttr("means"/"stds") 设置属性 \| \| CMakeLists \| `CMakeLists.txt` \| 算子构建配置：SUPPORT_COMPUTE_UNIT=ascend950, TILING_DIR=arch35 \| \| docs \| `README.md` \| 算子说明：功能/支持产品/数据类型/参数/约束 \| \| \| `docs/zh/op_list.md` \| 仓级算子清单条目 \| ### 接口定义（与 canndev 一致） `cpp // IR 原型（与 canndev nn_detect_ops.h 一致） REG_OP(BoundingBoxEncode) .INPUT(anchor_box, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .INPUT(ground_truth_box, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .OUTPUT(delats, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .ATTR(means, ListFloat, {0.0, 0.0, 0.0, 0.0}) .ATTR(stds, ListFloat, {1.0, 1.0, 1.0, 1.0}) .OP_END_FACTORY_REG(BoundingBoxEncode)` ### 关键设计决策 1. means/stds 使用 ATTR 而非 INPUT：与 canndev 内置定义保持一致，确保 GEIR 图模式通路兼容（避免 IR 兼容性检查冲突） 2. DataCopyExtParams：Kernel 使用 uint32_t blockLen 的 DataCopyExtParams，配合 tiling 侧 MAX_DATACOPY_BLOCKLEN 约束，防止大 UB 场景下 blockLen 截断 3. +1 偏移：`pw = px2 - px1 + 1`，与 canndev tbe 实现一致，保证宽高至少为 1 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-cv/issues/583 ## 测试 - 冒烟： 23091 - UT 编译验证：`bash build.sh -u --ops=bounding_box_encode --soc=ascend950 --noexec`，全部 target 编译通过（cv_op_host_ut / cv_op_api_ut / cv_op_kernel_ut） - tiling UT：5 例（fp32/fp16/empty/n1） - infershape UT：4 例（fp32/fp16/empty） - aclnn UT：4 例（nullptr/dtype/shape/mismatch 参数校验） - kernel UT：3 例（golden 计算：默认参数/非零参数/退化框） - TTK 精度验证：44/44 用例全部通过（fp16/fp32 × 多种 shape），通过率 100% - GEIR 图模式验证：`test_geir_bounding_box_encode.cpp` 执行 `Session run ir compute graph success` + `Precision is ok` ## 文档更新 - 新增 `objdetect/bounding_box_encode/README.md`：算子说明文档 - 更新 `docs/zh/op_list.md`：添加 bounding_box_encode 条目 ## 类型标签 - [ ] 🐛 Bug修复 - [x] ✨ 新特性 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] ♻️ 重构 - [ ] 🧪 测试 - [ ] 📦 构建/CI - [ ] 🔧 配置变更 - [x] 📝 文档更新 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 重点说明为了对齐原cann版本tbe接口，其拼写错误`delats`不进行修复，保持与原版一致。 See merge request: cann/ops-cv!1049	1 个月前
op_graph	fix(bounding_box_encode): add validations in geir path and inferdatatype Co-authored-by: ugzhangyiyi<zhangyiyi4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1182 merge fix into master fix(bounding_box_encode): add validations in geir path and inferdatatype Created-by: ugzhangyiyi Commit-by: ugzhangyiyi Merged-by: cann-robot Description: 本 PR 针对 `bounding_box_encode` 算子的 geir（图模式）通路补齐了 5 条缺失的参数校验代码，并通过真实 NPU 负向测试矩阵验证了拦截有效性。 ### 问题背景经静态分析和 NPU 实测发现，geir 通路的 InferShape/InferDataType 为空壳透传实现，README 中声明的 8 条约束仅有 2 条（dtype 集合、stds≠0）能被拦截，其余 5 条约束（dtype 一致性、shape[1]==4、shape 完全一致、rank==2、means/stds 长度==4）在代码中无任何校验逻辑，导致非法输入静默通过或越界读。 ### 修复方案在 tiling 层（真实执行路径）补齐全部缺失校验： 1. ParseMeansStds：在读取 `means[0..3]` 和 `stds[0..3]` 前先调用 `GetSize()` 验证长度为 4，消除越界读风险 2. CheckInputsConsistency（新增函数）：在 tiling 入口校验 anchor 与 groundtruth 的 dtype 一致性、rank==2、shape[1]==4、shape 完全相等 3. InferShape4BoundingBoxEncode：同步补齐 README 约束校验（注：geir 路径被内置 V1 proto 屏蔽，实际由 tiling 生效，但保留以对齐规范） ### 验证方法构造 14 例负向/对照测试矩阵（覆盖全部 README 约束 + 边界情况），在真实 NPU 上以完整 AddGraph+RunGraph 流程执行 Before/After 对比： - Before（基线）：8 处 silent leak（shape[1]≠4、shape 不匹配、rank≠2、means/stds 长度异常静默通过或越界） - After（修复后）：未拦截项从 8 降至 1，仅 dtype 不一致因 FE 自动插入 Cast 节点统一类型的结构性限制无法在算子层拦截（已在报告中实证归因） ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-cv/issues/650 ## 测试 ### 1. 负向拦截测试（NPU 真机） - 测试工程：`tests/geir_intercept/test_geir_intercept.cpp` + `run_intercept.sh` - 测试矩阵：14 例（控制 1 例 + 负向 13 例） - C0: 对照（全合法输入）→ 预期通过 ✅ - C1: anchor=fp16, gt=fp32（dtype 不一致）→ 结构性不可拦 ⚠️ - C2: dtype=int32（非法 dtype）→ 拦截 ✅ - C3/C4: shape=(N,3)/(N,8)（K≠4）→ 拦截 ✅ - C5: anchor=(10,4), gt=(8,4)（shape 不匹配）→ 拦截 ✅ - C6/C7: rank=1/rank=3（非 rank-2）→ 拦截 ✅ - C8/C9: means 长度=3/5（长度异常）→ 拦截 ✅ - C10/C11: stds 长度=3/5（长度异常）→ 拦截 ✅ - C12: stds=[0,1,1,1]（含 0）→ 拦截 ✅ - C13/C14: 动态 shape/rank 正常情况 → 通过 ✅ - 结果：13/14 达预期（C1 因 FE 框架层自动类型转换无法拦截，已归因） ### 2. 回归测试 - 白盒测试：原有白盒用例全部通过（包括之前 shape[1]≠4 被误判为"正常"的用例，现在被正确拦截） - ST 测试：L0+L1+L2 用例覆盖度保持，正常用例精度不受影响 ### 3. 环境清理验证 - 确认修改后需清除 `/root/atc_data/kernel_cache/` 以避免旧 tiling 行为残留 - 重编译+重装 vendors 包后负向用例拦截 100% 生效（除 C1） ## 文档更新 - 新增：`tests/geir_intercept/INTERCEPT_REPORT.md`（Before/After 对照 + 根因分析 + 修改清单） - 新增：`tests/geir_intercept/test_geir_intercept.cpp`（负向测试工程源码） - 新增*：`tests/geir_intercept/run_intercept.sh`（NPU 编译执行脚本） ## 类型标签 - [x] 🐛 Bug修复 - [ ] ✨ 新特性 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] ♻️ 重构 - [x] 🧪 测试 - [ ] 📦 构建/CI - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] 📝 文档更新 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [x] 🔒 安全修复 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： See merge request: cann/ops-cv!1182	23 天前
op_host	修复日志质量扫描发现不合理日志 Co-authored-by: liu-wei<lovline.liuwei@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1297 merge master_log_fix into master 修复日志质量扫描发现不合理日志 Created-by: liu-wei Commit-by: liu-wei Merged-by: cann-robot Description: Closes #750 ## 描述修复日志质量扫描发现的不合理日志，统一日志风格和代码格式。共 44 个文件，均为非功能性修改。 ### 修复类型 \| 类型 \| 示例 \| 文件数 \| \|------\|------\|--------\| \| 日志文案规范化 \| `"set tiling data error"` → `"Failed to set tiling data"` \| 20+ \| \| 日志换行修复 \| 字符串中嵌入 `\n` 的多行日志 → 单行 \| 3 \| \| 代码格式对齐 \| clang-format 缩进/换行统一 \| 15+ \| \| License 头标准化 \| HIT OpenBOAT 头 → 标准 CANN License 头 \| 2 \| \| 多余空行清理 \| 连续 2 个空行 → 1 个 \| 2 \| ### 涉及文件（按模块） \| 模块 \| 文件数 \| \|------\|--------\| \| experimental/image \| 4 \| \| experimental/objdetect \| 1 \| \| image/ 各算子 tiling \| 20+ \| \| image/ aicpu kernel \| 4 \| \| objdetect/ \| 8 \| \| common/ \| 2 \| \| examples/ \| 1 \| ### 功能影响纯日志文案和代码格式修改，无任何逻辑变更。 ## 关联的Issue ## 测试 ## 文档更新 ## 类型标签 - [ ] 🐛 Bug修复 - [ ] ✨ 新特性 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] ♻️ 重构 - [ ] 🧪 测试 - [ ] 📦 构建/CI - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] 📝 文档更新 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [x] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： See merge request: cann/ops-cv!1297	5 天前
op_kernel	fix(bounding_box_encode): fix precision tolerance mapping(extreme mismatched ranges) & add validations in geir path and inferdatatype Co-authored-by: ugzhangyiyi<zhangyiyi4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1260 merge bbe into master fix(bounding_box_encode): fix precision tolerance mapping(extreme mismatched ranges) & add validations in geir path and inferdatatype Created-by: ugzhangyiyi Commit-by: ugzhangyiyi Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 本次提交修复了 `BoundingBoxEncode` kernel 在处理极端或失配坐标范围的边界框（例如 anchor 坐标接近 FP32 最大值 ~3.4e38、ground-truth 坐标 ~0.01）时的精度问题。该场景下 `rw = gw / pw` 会下溢趋近于零，触发 NPU 硬件 `Ln` 指令返回 `-inf` 而非有限负数值。根因： NPU `AscendC::Ln` 硬件指令对极小正数输入（接近 FP32 下溢阈值 ~1e-38）返回 `-inf`，而 CPU `numpy.log` 与 GPU `cuda::log` 能正确返回有限值（如 `log(1e-30) ≈ -69.07`）。原始 kernel 在 FP16 和 FP32 两条计算路径中均直接消费 `Ln` 原始输出，当 `rw`/`rh` 下溢时，编码后的 `dw`/`dh` 变为 `-inf`，经 `(dw - means) / stds` 归一化后输出包含 `-inf` 或 `NaN`，导致与 CPU golden 的精度比对失败。修复方法 — 在 `BoxDeltaCalc` 中新增 `FixLnResult` + `SoftLnPositive` 兜底逻辑： 1. `FixLnResult(origInput, npuLnResult)` —— 后处理守卫函数，同时检查原始输入和 NPU `Ln` 结果： - `origInput` 为 NaN → 返回 NaN（符合 IEEE 754） - `origInput == 0.0` → 返回 `-inf`（符合 `log(0)`） - `origInput < 0.0` → 返回 NaN（符合 `log(负数)`） - `npuLnResult` 为 NaN → 返回 NaN（传播硬件错误） - `npuLnResult == -inf && origInput > 0.0` → 转入 `SoftLnPositive` 软件兜底（核心修复点） - 其余情况 → 原样返回 `npuLnResult`（正常路径，零开销） 2. `SoftLnPositive(x)` —— 针对 `-inf` 兜底场景的软件 `ln` 实现，采用 `atanh` 泰勒级数： - 将 `x` 归一化为尾数 `m ∈ [1, 2)` 和指数 `e`（通过反复乘/除 2 实现） - 计算 `z = (m - 1) / (m + 1)`，再算 `atanh(z) ≈ z * (1 + z²/3 + z⁴/5 + z⁶/7 + z⁸/9 + z¹⁰/11)` - 返回 `2 * atanh(z) + e * ln(2)`，其中 `ln(2) = 0.69314718` 3. `ComputeFp16Path` 和 `ComputeFp32Path` 同步更新：`dw`/`dh` 计算改为先从 buffer 读取原始 `rw`/`rh`，经 `FixLnResult` 处理后再做 `(lnRw - means) / stds` 归一化，替换原先直接消费 `buf2.GetValue(base+2)` 的方式。影响范围：正常值域（`rw ∈ [0.5, 2.0]`）不受影响 —— `FixLnResult` 原样透传硬件 `Ln` 结果，行为零变化。该修复仅在硬件会产出 `-inf` 的退化输入场景下激活，使 NPU 输出与 CPU/GPU 行为对齐。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。例如：关联Issue #000--> https://gitcode.com/cann/ops-cv/issues/734 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> - GEIR 静态测试（`test_geir_bounding_box_encode`）：FP32 `(2,4)` 单节点图编译 + NPU 执行 —— PASS - GEIR 动态 Shape 测试（`test_geir_bounding_box_encode_dynamic`）：`[-1,-1]` 5 种 shape + `[-2]`（unknown rank）5 种 shape —— 10/10 PASS - GEIR 负向拦截测试（`test_geir_intercept`）：14 例矩阵（合法/非法 dtype、shape、rank、means/stds 长度、stds=0）—— 13/14 PASS（1 例结构性不可拦截：dtype 不一致被内置 proto V1 InferShape 屏蔽 + FE 自动插 Cast） - NPU Ln 行为验证：确认 `FixLnResult` 正确将 `rw=1e-30` 路由至 `SoftLnPositive`，产出 `≈ -69.07` 与 CPU `numpy.log(1e-30)` 一致；正常 `rw=1.07` 原样透传硬件 `Ln`，误差 ≤ 3.3e-7 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-cv!1260	6 天前
CMakeLists.txt	feat: support BoundingboxEncode ascend950 Co-authored-by: ugzhangyiyi<zhangyiyi4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1049 merge master into master feat: support BoundingboxEncode ascend950 Created-by: ugzhangyiyi Commit-by: ugzhangyiyi Merged-by: cann-robot Description: ## 描述本 MR 支持 `bounding_box_encode` 算子，适配 Ascend 950（arch35）平台。 ### 算子功能计算锚框（anchor box）与真实边界框（ground truth box）之间的编码偏移量，生成目标检测回归目标。计算公式（含 +1 偏移，与 canndev 内置定义一致）： `pw = px2 - px1 + 1, ph = py2 - py1 + 1 pcx = (px1 + px2) * 0.5, pcy = (py1 + py2) * 0.5 dx = (gcx - pcx) / pw, dy = (gcy - pcy) / ph dw = ln(gw / pw), dh = ln(gh / ph) delta_i = (raw_i - means_i) / stds_i, i ∈ {x, y, w, h}` ### 代码结构（commit dabe4550） \| 层级 \| 文件 \| 说明 \| \|------\|------\|------\| \| op_graph \| `bounding_box_encode_proto.h` \| IR 原型定义：2 INPUT(anchor_box, ground_truth_box) + 2 ATTR(means/stds ListFloat) + 1 OUTPUT(delats)，支持 FP16/FP32/BF16，与 canndev `nn_detect_ops.h` 内置定义保持一致 \| \| op_host \| `bounding_box_encode_def.cpp` \| OpDef 注册：Input/Output/Attr 声明，AICore 配置 ascend950，DynamicCompileStatic + DynamicRank + DynamicShape \| \| \| `bounding_box_encode_infershape.cpp` \| InferShape：输出 shape = 输入 shape（anchor_box shape 透传） \| \| \| `arch35/bounding_box_encode_tiling_arch35.cpp` \| Tiling 函数：从 `attrs->GetListFloat(0/1)` 读取 means/stds 属性，计算 invStds 写入 TilingData；UB 容量感知的 ubFactor 计算 + MAX_DATACOPY_BLOCKLEN(65535) 双重约束防 blockLen 截断 \| \| op_kernel \| `arch35/bounding_box_encode.h` \| Kernel 实现：FP16/BF16 输入 Cast→FP32 中间计算→Cast 回原 dtype；Scalar-Vector 交叉流水（S_V/V_S 同步 + FetchEventID）；CopyIn/Compute/CopyOut 三级流水 + UB 分块循环 \| \| \| `arch35/bounding_box_encode_tiling_data.h` \| TilingData 结构：dim0/blockFactor/ubFactor + means0-3/invStds0-3（8 个 float） \| \| \| `bounding_box_encode_apt.cpp` \| Kernel 入口：2 input(anchorBox, groundTruthBox) + 1 output(delats)，REGISTER_TILING_DEFAULT + GET_TILING_DATA_WITH_STRUCT \| \| examples \| `test_geir_bounding_box_encode.cpp` \| GEIR 通路示例：SetAttr("means"/"stds") 设置属性 \| \| CMakeLists \| `CMakeLists.txt` \| 算子构建配置：SUPPORT_COMPUTE_UNIT=ascend950, TILING_DIR=arch35 \| \| docs \| `README.md` \| 算子说明：功能/支持产品/数据类型/参数/约束 \| \| \| `docs/zh/op_list.md` \| 仓级算子清单条目 \| ### 接口定义（与 canndev 一致） `cpp // IR 原型（与 canndev nn_detect_ops.h 一致） REG_OP(BoundingBoxEncode) .INPUT(anchor_box, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .INPUT(ground_truth_box, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .OUTPUT(delats, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .ATTR(means, ListFloat, {0.0, 0.0, 0.0, 0.0}) .ATTR(stds, ListFloat, {1.0, 1.0, 1.0, 1.0}) .OP_END_FACTORY_REG(BoundingBoxEncode)` ### 关键设计决策 1. means/stds 使用 ATTR 而非 INPUT：与 canndev 内置定义保持一致，确保 GEIR 图模式通路兼容（避免 IR 兼容性检查冲突） 2. DataCopyExtParams：Kernel 使用 uint32_t blockLen 的 DataCopyExtParams，配合 tiling 侧 MAX_DATACOPY_BLOCKLEN 约束，防止大 UB 场景下 blockLen 截断 3. +1 偏移：`pw = px2 - px1 + 1`，与 canndev tbe 实现一致，保证宽高至少为 1 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-cv/issues/583 ## 测试 - 冒烟： 23091 - UT 编译验证：`bash build.sh -u --ops=bounding_box_encode --soc=ascend950 --noexec`，全部 target 编译通过（cv_op_host_ut / cv_op_api_ut / cv_op_kernel_ut） - tiling UT：5 例（fp32/fp16/empty/n1） - infershape UT：4 例（fp32/fp16/empty） - aclnn UT：4 例（nullptr/dtype/shape/mismatch 参数校验） - kernel UT：3 例（golden 计算：默认参数/非零参数/退化框） - TTK 精度验证：44/44 用例全部通过（fp16/fp32 × 多种 shape），通过率 100% - GEIR 图模式验证：`test_geir_bounding_box_encode.cpp` 执行 `Session run ir compute graph success` + `Precision is ok` ## 文档更新 - 新增 `objdetect/bounding_box_encode/README.md`：算子说明文档 - 更新 `docs/zh/op_list.md`：添加 bounding_box_encode 条目 ## 类型标签 - [ ] 🐛 Bug修复 - [x] ✨ 新特性 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] ♻️ 重构 - [ ] 🧪 测试 - [ ] 📦 构建/CI - [ ] 🔧 配置变更 - [x] 📝 文档更新 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 重点说明为了对齐原cann版本tbe接口，其拼写错误`delats`不进行修复，保持与原版一致。 See merge request: cann/ops-cv!1049	1 个月前
README.md	feat: support BoundingboxEncode ascend950 Co-authored-by: ugzhangyiyi<zhangyiyi4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1049 merge master into master feat: support BoundingboxEncode ascend950 Created-by: ugzhangyiyi Commit-by: ugzhangyiyi Merged-by: cann-robot Description: ## 描述本 MR 支持 `bounding_box_encode` 算子，适配 Ascend 950（arch35）平台。 ### 算子功能计算锚框（anchor box）与真实边界框（ground truth box）之间的编码偏移量，生成目标检测回归目标。计算公式（含 +1 偏移，与 canndev 内置定义一致）： `pw = px2 - px1 + 1, ph = py2 - py1 + 1 pcx = (px1 + px2) * 0.5, pcy = (py1 + py2) * 0.5 dx = (gcx - pcx) / pw, dy = (gcy - pcy) / ph dw = ln(gw / pw), dh = ln(gh / ph) delta_i = (raw_i - means_i) / stds_i, i ∈ {x, y, w, h}` ### 代码结构（commit dabe4550） \| 层级 \| 文件 \| 说明 \| \|------\|------\|------\| \| op_graph \| `bounding_box_encode_proto.h` \| IR 原型定义：2 INPUT(anchor_box, ground_truth_box) + 2 ATTR(means/stds ListFloat) + 1 OUTPUT(delats)，支持 FP16/FP32/BF16，与 canndev `nn_detect_ops.h` 内置定义保持一致 \| \| op_host \| `bounding_box_encode_def.cpp` \| OpDef 注册：Input/Output/Attr 声明，AICore 配置 ascend950，DynamicCompileStatic + DynamicRank + DynamicShape \| \| \| `bounding_box_encode_infershape.cpp` \| InferShape：输出 shape = 输入 shape（anchor_box shape 透传） \| \| \| `arch35/bounding_box_encode_tiling_arch35.cpp` \| Tiling 函数：从 `attrs->GetListFloat(0/1)` 读取 means/stds 属性，计算 invStds 写入 TilingData；UB 容量感知的 ubFactor 计算 + MAX_DATACOPY_BLOCKLEN(65535) 双重约束防 blockLen 截断 \| \| op_kernel \| `arch35/bounding_box_encode.h` \| Kernel 实现：FP16/BF16 输入 Cast→FP32 中间计算→Cast 回原 dtype；Scalar-Vector 交叉流水（S_V/V_S 同步 + FetchEventID）；CopyIn/Compute/CopyOut 三级流水 + UB 分块循环 \| \| \| `arch35/bounding_box_encode_tiling_data.h` \| TilingData 结构：dim0/blockFactor/ubFactor + means0-3/invStds0-3（8 个 float） \| \| \| `bounding_box_encode_apt.cpp` \| Kernel 入口：2 input(anchorBox, groundTruthBox) + 1 output(delats)，REGISTER_TILING_DEFAULT + GET_TILING_DATA_WITH_STRUCT \| \| examples \| `test_geir_bounding_box_encode.cpp` \| GEIR 通路示例：SetAttr("means"/"stds") 设置属性 \| \| CMakeLists \| `CMakeLists.txt` \| 算子构建配置：SUPPORT_COMPUTE_UNIT=ascend950, TILING_DIR=arch35 \| \| docs \| `README.md` \| 算子说明：功能/支持产品/数据类型/参数/约束 \| \| \| `docs/zh/op_list.md` \| 仓级算子清单条目 \| ### 接口定义（与 canndev 一致） `cpp // IR 原型（与 canndev nn_detect_ops.h 一致） REG_OP(BoundingBoxEncode) .INPUT(anchor_box, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .INPUT(ground_truth_box, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .OUTPUT(delats, TensorType({DT_FLOAT16, DT_FLOAT})) .ATTR(means, ListFloat, {0.0, 0.0, 0.0, 0.0}) .ATTR(stds, ListFloat, {1.0, 1.0, 1.0, 1.0}) .OP_END_FACTORY_REG(BoundingBoxEncode)` ### 关键设计决策 1. means/stds 使用 ATTR 而非 INPUT：与 canndev 内置定义保持一致，确保 GEIR 图模式通路兼容（避免 IR 兼容性检查冲突） 2. DataCopyExtParams：Kernel 使用 uint32_t blockLen 的 DataCopyExtParams，配合 tiling 侧 MAX_DATACOPY_BLOCKLEN 约束，防止大 UB 场景下 blockLen 截断 3. +1 偏移：`pw = px2 - px1 + 1`，与 canndev tbe 实现一致，保证宽高至少为 1 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-cv/issues/583 ## 测试 - 冒烟： 23091 - UT 编译验证：`bash build.sh -u --ops=bounding_box_encode --soc=ascend950 --noexec`，全部 target 编译通过（cv_op_host_ut / cv_op_api_ut / cv_op_kernel_ut） - tiling UT：5 例（fp32/fp16/empty/n1） - infershape UT：4 例（fp32/fp16/empty） - aclnn UT：4 例（nullptr/dtype/shape/mismatch 参数校验） - kernel UT：3 例（golden 计算：默认参数/非零参数/退化框） - TTK 精度验证：44/44 用例全部通过（fp16/fp32 × 多种 shape），通过率 100% - GEIR 图模式验证：`test_geir_bounding_box_encode.cpp` 执行 `Session run ir compute graph success` + `Precision is ok` ## 文档更新 - 新增 `objdetect/bounding_box_encode/README.md`：算子说明文档 - 更新 `docs/zh/op_list.md`：添加 bounding_box_encode 条目 ## 类型标签 - [ ] 🐛 Bug修复 - [x] ✨ 新特性 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] ♻️ 重构 - [ ] 🧪 测试 - [ ] 📦 构建/CI - [ ] 🔧 配置变更 - [x] 📝 文档更新 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 重点说明为了对齐原cann版本tbe接口，其拼写错误`delats`不进行修复，保持与原版一致。 See merge request: cann/ops-cv!1049	1 个月前

BoundingBoxEncode

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	×
Atlas 推理系列产品	×
Atlas 训练系列产品	×

功能说明

算子功能：计算锚框（anchor box）与真实边界框（ground truth box）之间的编码偏移量，生成目标检测回归目标。
计算公式：

先将输入坐标 $x_1, y_1, x_2, y_2)$ 转换为中心点+宽高格式：
$(x_1 + x_2) / 2, \quad cy = (y_1 + y_2) / 2, \quad w = x_2 - x_1 + 1, \quad h = y_2 - y_1 + 1$
再计算编码偏移量：
$\frac{g_{cx} - p_{cx}}{p_w}, \quad dy = \frac{g_{cy} - p_{cy}}{p_h}, \quad dw = \ln\left(\frac{g_w}{p_w}\right), \quad dh = \ln\left(\frac{g_h}{p_h}\right)$
最后做均值标准化：
$δi=rawi−meansistdsi,i∈{0,1,2,3}\delta_i = \frac{raw_i - means_i}{stds_i}, \quad i \in \{0,1,2,3\}$
其中 $p$ 为anchor_box对应值， $g$ 为ground_truth_box对应值。

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
anchor_box	输入	锚框坐标张量，坐标格式为(x1, y1, x2, y2)。数据类型需与ground_truth_box一致。	FLOAT16、FLOAT	ND
ground_truth_box	输入	真实边界框坐标张量，坐标格式为(x1, y1, x2, y2)。数据类型和shape需与anchor_box一致。	FLOAT16、FLOAT	ND
means	属性	编码均值偏移量，长度为4。默认值为[0.0, 0.0, 0.0, 0.0]。	ListFloat	-
stds	属性	编码标准差缩放量，长度为4，各元素不可为0。默认值为[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]。	ListFloat	-
delats	输出	编码偏移量输出张量。数据类型与anchor_box一致，shape与anchor_box相同。	FLOAT16、FLOAT	ND

约束说明

anchor_box和ground_truth_box的数据类型必须相同，支持float16和float32。
anchor_box和ground_truth_box的shape必须完全一致，均为(N, 4)。
means和stds的长度必须为4，stds各元素不可为0。
坐标格式为标准(x1, y1, x2, y2)格式，即左上角和右下角坐标。
公式中宽高计算包含+1偏移（w = x2 - x1 + 1, h = y2 - y1 + 1），保证宽高至少为1，防止除零。
支持空Tensor（N=0时返回空输出）。

调用说明

调用方式	样例代码	说明
图模式	test_geir_bounding_box_encode	通过算子IR构图方式调用BoundingBoxEncode算子。