anchor_generator

paddle.fluid.layers.anchor_generator(input, anchor_sizes=None, aspect_ratios=None, variance=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2], stride=None, offset=0.5, name=None)[源代码]

Anchor generator operator

为RCNN算法生成anchor,输入的每一位产生N个anchor,N=size(anchor_sizes)*size(aspect_ratios)。生成anchor的顺序首先是aspect_ratios循环,然后是anchor_sizes循环。

参数:
  • input (Variable) - 维度为[N,C,H,W]的4-D Tensor。数据类型为float32或float64。
  • anchor_sizes (float32|list|tuple,可选) - 生成anchor的anchor大小,以绝对像素的形式表示,例如:[64.,128.,256.,512.]。若anchor的大小为64,则意味着这个anchor的面积等于64**2。默认值为None。
  • aspect_ratios (float32|list|tuple,可选) - 生成anchor的高宽比,例如[0.5,1.0,2.0]。默认值为None。
  • variance (list|tuple,可选) - 变量,在框回归delta中使用,数据类型为float32。默认值为[0.1,0.1,0.2,0.2]。
  • stride (list|tuple,可选) - anchor在宽度和高度方向上的步长,比如[16.0,16.0],数据类型为float32。默认值为None。
  • offset (float32,可选) - 先验框的中心位移。默认值为0.5
  • name (str,可选) – 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。

返回:

  • 表示输出anchor的Tensor,数据类型为float32或float64。维度为[H,W,num_anchors,4]。 H 是输入的高度, W 是输入的宽度, num_anchors 是输入每位的框数,每个anchor格式(未归一化)为(xmin,ymin,xmax,ymax)
  • 表示输出variance的Tensor,数据类型为float32或float64。维度为[H,W,num_anchors,4]。 H 是输入的高度, W 是输入的宽度, num_anchors 是输入每个位置的框数,每个变量的格式为(xcenter,ycenter,w,h)。

返回类型:Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
conv1 = fluid.data(name='conv1', shape=[None, 48, 16, 16], dtype='float32')
anchor, var = fluid.layers.anchor_generator(
input=conv1,
anchor_sizes=[64, 128, 256, 512],
aspect_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
variance=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2],
stride=[16.0, 16.0],
offset=0.5)