（beta）torch_npu.contrib.module.ROIAlign
产品支持情况
| 产品 | 是否支持 |
|---|---|
| [object Object]Atlas A3 训练系列产品[object Object] | √ |
| [object Object]Atlas A2 训练系列产品[object Object] | √ |
| [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object] | √ |
| [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object] | √ |
功能说明
使用NPU API进行ROIAlign。
函数原型
[object Object]
参数说明
计算参数
output_size (
Tuple): (height, width)，表示输出的高和宽。spatial_scale (
float): 按此参数值缩放输入框。sampling_ratio (
int): 为每个输出样本采集的输入样本数。0表示密集采样。aligned (
bool): 如果值为False，使用Detectron中的原实现方式。如果值为True，可更准确地对齐结果。说明：[object Object] aligned=True含义： 给定一个连续坐标c，使用floor(c - 0.5)和ceil(c - 0.5)对它的两个相邻像素索引（像素模型中）进行计算。例如，c=1.3具有离散索引为[0]和[1] （从连续坐标0.5到1.5的底层信号采样）的像素邻域。但原始ROIAlign（aligned=False）在计算相邻像素索引时不会减去0.5，因此在执行双线性插值时，它使用的是未完全对齐的像素（相对于我们的像素模型有一点不对齐）。当aligned=True，首先适当缩放ROI，然后在调用ROIAlign之前将其移动-0.5。这样可以生成正确的邻域。相关验证请参见。如果ROIAlign与conv层一起使用，差异也不会对模型的性能产生影响。
计算输入
- input_tensor(
Tensor): 输入张量，格式为NCHW。 - rois(
Tensor): roi框，2D张量，第二个维度size为5，第一列表示roi框的索引，其余4列为roi框的坐标。
返回值说明
Tensor
ROIAlign计算结果。
调用示例
[object Object]