box_coder

paddle.fluid.layers.box_coder(prior_box, prior_box_var, target_box, code_type=’encode_center_size’, box_normalized=True, name=None, axis=0)[源代码]

Bounding Box Coder

编码/解码带有先验框信息的目标边界框

编码规则描述如下：

box_coder - 图1

解码规则描述如下：

box_coder - 图2

其中tx，ty，tw，th分别表示目标框的中心坐标、宽度和高度。同样地，px，py，pw，ph表示先验框地中心坐标、宽度和高度。pxv，pyv，pwv，phv表示先验框变量，ox，oy，ow，oh表示编码/解码坐标、宽度和高度。

在Box Decoding期间，支持两种broadcast模式。 假设目标框具有形状[N，M，4]，并且prior框的形状可以是[N，4]或[M，4]。 然后，prior框将沿指定的轴broadcast到目标框。

参数

  • prior_box (Variable) - 维度为[M,4]的2-D Tensor，M表示存储M个框，数据类型为float32或float64。先验框，每个框代表[xmin，ymin，xmax，ymax]，[xmin，ymin]是先验框的左顶点坐标，如果输入数图像特征图，则接近坐标原点。[xmax,ymax]是先验框的右底点坐

标

  • prior_box_var (list|Variable|None) - 支持三种输入类型，一是维度为：math:`[M,4]`的2-D Tensor，存储M个先验框的variance，数据类型为float32或float64。另外是一个长度为4的列表，所有先验框共用这个列表中的variance，数据类型为float32或float64。为None时不参与计算。
  • target_box (Variable) - 数据类型为float，double的Tensor或者LoDTensor，当code_type为‘encode_center_size’，输入是二维LoDTensor，维度为[N,4]，N为目标框的个数，目标框的格式与先验框相同。当code_type为‘decode_center_size’，输>入为3-D Tensor，维度为[N,M,4]。通常N表示产生检测框的个数，M表示类别数。此时目标框为偏移量。
  • code_type (str) - 编码类型用目标框，可以是encode_center_size或decode_center_size，默认值为`encode_center_size`
  • 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
  • name (str，可选) – 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。
  • axis (int32) – 在PriorBox中为axis指定的轴broadcast以进行框解码，例如，如果axis为0，TargetBox具有形状[N，M，4]且PriorBox具有形状[M，4]，则PriorBox将broadcast到[N，M，4]用于解码。仅在code_type为decode_center_size时有效。默认值为0

返回

  • 表示解码或编码结果的Tensor或LoDTensor。数据类型为float32或float64。
  • code_type 为 ‘encode_center_size’ 时，形状为[N,M,4]的编码结果，N为目标框的个数，M为先验框的个数。
  • code_type 为 ‘decode_center_size’ 时，形状为[N,M,4]的解码结果，形状与输入目标框相同。

返回类型

Variable

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. # For encode
  3. prior_box_encode = fluid.data(name='prior_box_encode',
  4.                               shape=[512, 4],
  5.                               dtype='float32')
  6. target_box_encode = fluid.data(name='target_box_encode',
  7.                                shape=[81,4],
  8.                                dtype='float32')
  9. output_encode = fluid.layers.box_coder(prior_box=prior_box_encode,
  10.                                 prior_box_var=[0.1,0.1,0.2,0.2],
  11.                                 target_box=target_box_encode,
  12.                                 code_type="encode_center_size")
  13. # For decode
  14. prior_box_decode = fluid.data(name='prior_box_decode',
  15.                               shape=[512, 4],
  16.                               dtype='float32')
  17. target_box_decode = fluid.data(name='target_box_decode',
  18.                                shape=[512,81,4],
  19.                                dtype='float32')
  20. output_decode = fluid.layers.box_coder(prior_box=prior_box_decode,
  21.                                 prior_box_var=[0.1,0.1,0.2,0.2],
  22.                                 target_box=target_box_decode,
  23.                                 code_type="decode_center_size",
  24.                                 box_normalized=False,
  25.                                 axis=1)