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

应为LoDTensor，

是普通张量，

成批输入的所有实例共享

中的框。给定框A和框B，IOU的运算如下：

参数：

• x (Variable) - 框列表

  

  是二维LoDTensor，维度为

  

  ，存有

  

  个框，每个框表示为

  

  ，

  

  的维度为

  

  。如果输入是图像特征图，[xmin,ymin][xmin,ymin] 表示框的左上角坐标，接近坐标轴的原点。[xmax,ymax][xmax,ymax] 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 YY 是二维张量，存有 MM 个框，每个框表示为 [xmin,ymin,xmax,ymax][xmin,ymin,xmax,ymax] ，YY 的维度为 [M,4][M,4]。如果输入是图像特征图，[xmin,ymin][xmin,ymin] 表示框的左上角坐标，接近坐标轴的原点。[xmax,ymax][xmax,ymax] 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 [N,M][N,M] 的LoDTensor，代表每一对iou分数，数据类型与 XX 相同

返回类型：Variable

代码示例

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