box_clip¶

paddle.fluid.layers. box_clip ( input, im_info, name=None ) [源代码] ¶

将检测框框剪切为 im_info 给出的大小。对于每个输入框，公式如下：

         xmin = max(min(xmin, im_w - 1), 0)
ymin = max(min(ymin, im_h - 1), 0)
xmax = max(min(xmax, im_w - 1), 0)
ymax = max(min(ymax, im_h - 1), 0)

        

其中im_w和im_h是通过im_info计算的：

         im_h = round(height / scale)
im_w = round(weight / scale)

参数¶

input (Variable) – 维度为[N_1, N_2, ..., N_k, 4]的多维Tensor，其中最后一维为box坐标维度。数据类型为float32或float64。

im_info (Variable) – 维度为[N, 3]的2-D Tensor，N为输入图片个数。具有（高度height，宽度width，比例scale）图像的信息，其中高度和宽度是输入大小，比例是输入大小和原始大小的比率。数据类型为float32或float64。

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¶

表示剪切后的检测框的Tensor或LoDTensor，数据类型为float32或float64，形状与输入检测框相同

返回类型¶

Variable

代码示例¶

          import paddle.fluid as fluid
import paddle
paddle.enable_static()
boxes = fluid.data(
    name='boxes', shape=[None, 8, 4], dtype='float32', lod_level=1)
im_info = fluid.data(name='im_info', shape=[-1 ,3])
out = fluid.layers.box_clip(
    input=boxes, im_info=im_info)

         