roi_perspective_transform¶

paddle.fluid.layers. roi_perspective_transform ( input, rois, transformed_height, transformed_width, spatial_scale=1.0 ) [源代码] ¶

该OP对RoI区域做透视变换，将不规则的RoI区域变成固定大小的矩形区域，透视变换是线性代数里面的一种基础变换。

参数¶

input (Variable) - 输入特征图，4-D Tensor，格式为NCHW。N是batch_size，C是输入通道数，H是特征图高度，W是特征图宽度。数据类型是float32

rois (Variable) - 感兴趣区域，2D-LoDTensor，形状是(num_rois,8)，lod_level为1。其数据形式是[[x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4], ...]，其中(x1,y1)是左上角坐标，(x2,y2)是右上角坐标，(x3,y3)是右下角坐标，(x4,y4)是左下角坐标。数据类型与 input 相同

transformed_height (int) - 输出的高度

transformed_width (int) – 输出的宽度

spatial_scale (float，可选) - 空间尺度因子，用于缩放ROI坐标，浮点数。默认值1.0

返回¶

由三个变量构成的元组 (out, mask, transform_matrix) - out : ROIPerspectiveTransformOp 的输出，4D-LoDTensor，形状是(num_rois,channels,transformed_height,transformed_width)，lod_level为1 - mask : ROIPerspectiveTransformOp 的掩码，4D-LoDTensor，形状是(num_rois,1,transformed_height,transformed_width)，lod_level为1 - transform_matrix : ROIPerspectiveTransformOp 的转换矩阵，2D-LoDTensor，形状是(num_rois,9)，lod_level为1

返回类型¶

元组

代码示例¶

          import paddle.fluid as fluid

x = fluid.data(name='x', shape=[100, 256, 28, 28], dtype='float32')
rois = fluid.data(name='rois', shape=[None, 8], lod_level=1, dtype='float32')
out, mask, transform_matrix = fluid.layers.roi_perspective_transform(x, rois, 7, 7, 1.0)