CropAndResize
【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv
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：从输入图像中提取多个裁剪区域，并将它们统一调整为指定大小，支持双线性插值和最近邻插值。
参数说明
| 参数名 | 输入/输出/属性 | 描述 | 数据类型 | 数据格式 |
|---|---|---|---|---|
| x | 输入 | 输入为四维的Tensor，其shape为(batch, image_height, image_width, depth)，其中image_height和image_width必须是正数。 | UINT8、UINT16、INT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT、DOUBLE | NHWC |
| boxes | 输入 | 二维Tensor，其shape为(num_boxes, 4)。第i行指定了box_index[i]在图像中一个框的位置，并且使用归一化坐标[y1, x1, y2, x2]进行表示。归一化后的y坐标值通过y*(image_height - 1)映射到图像坐标系中，因此归一化图像的高度[0, 1]区间会被映射到原始图像高度的[0，image_height - 1]区间。我们允许y1 > y2, 在这种情况下，采样的裁剪区域会是原始图像的上下翻转版。宽度维度的处理方式相似，归一化坐标值超出[0, 1]范围时，使用extrapolation_value外插值进行补齐。 | FLOAT16、FLOAT | ND |
| box_index | 输入 | boxes的索引，其shape为(num_boxes)的一维tensor，取值范围[0, batch)，box_index[i]的值指定了第i个框所对应的图像。 | INT32 | ND |
| crop_size | 输入 | 包含2个元素的1-D的Tensor，shape为(crop_height, crop_width)，所有裁剪后的图像区域都会被调整为此大小。图像内容的长宽比不会被保留。crop_height和crop_width必须是正数。 | INT32 | ND |
| extrapolation_value | 可选属性 | • 可选外插值。 • 默认值为 0.0。 | FLOAT | - |
| method | 可选属性 | • 指定调整大小时的采样方法，为可选字符串。提供的方法有：“bilinear”，“nearest”，“bilinear_V2”。 • 默认值为“bilinear”。 | STRING | - |
| y | 输出 | 返回一个四维Tensor，shape大小为(num_boxes, crop_height, crop_width, depth)。 | FLOAT16、FLOAT | NHWC |
约束说明
无
调用说明
| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
|---|---|---|
| 图模式调用 | test_geir_crop_and_resize | 通过算子IR构图方式调用CropAndResize算子。 |
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
