iou_similarity

paddle.fluid.layers.iou_similarity(x, y, box_normalized=True, name=None)[源代码]

IOU Similarity Operator

计算两个框列表的intersection-over-union(IOU)。框列表

iou_similarity - 图1

应为LoDTensor,

iou_similarity - 图2

是普通张量,

iou_similarity - 图3

成批输入的所有实例共享

iou_similarity - 图4

中的框。给定框A和框B,IOU的运算如下:

iou_similarity - 图5

参数

  • x (Variable) - 框列表

    iou_similarity - 图6

    是二维LoDTensor,维度为

    iou_similarity - 图7

    ,存有

    iou_similarity - 图8

    个框,每个框表示为

    iou_similarity - 图9

    iou_similarity - 图10

    的维度为

    iou_similarity - 图11

    。如果输入是图像特征图,

    iou_similarity - 图12

    表示框的左上角坐标,接近坐标轴的原点。

    iou_similarity - 图13

    表示框的右下角坐标。该张量包含批次输入的LoD信息。该批次输入的一个实例能容纳不同的项数。数据类型为float32或float64。

  • y (Variable) - 框列表

    iou_similarity - 图14

    是二维张量,存有

    iou_similarity - 图15

    个框,每个框表示为

    iou_similarity - 图16

    iou_similarity - 图17

    的维度为

    iou_similarity - 图18

    。如果输入是图像特征图,

    iou_similarity - 图19

    表示框的左上角坐标,接近坐标轴的原点。

    iou_similarity - 图20

    表示框的右下角坐标。数据类型为float32或float64。

  • box_normalized (bool) - 先验框坐标是否正则化,即是否在[0, 1]区间内。默认值为true

返回

维度为

iou_similarity - 图21

的LoDTensor,代表每一对iou分数,数据类型与

iou_similarity - 图22

相同

返回类型

Variable

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. x = fluid.layers.data(name='x', shape=[4], dtype='float32')
  3. y = fluid.layers.data(name='y', shape=[4], dtype='float32')
  4. iou = fluid.layers.iou_similarity(x=x, y=y)