model.roi_crop.functions.roi_crop函数在Python中的使用方法及示例解析

model.roi_crop.functions.roi_crop函数是MMdetection库中的一个功能函数，用于对输入的Tensor进行感兴趣区域(ROI)裁剪操作。该函数根据输入的坐标信息，从输入特征图中提取ROI区域。

该函数的使用方法如下：

roi_crop(
    feats: torch.Tensor,
    rois: torch.Tensor,
    num_rois: int
) -> torch.Tensor

函数参数解析：

- feats：输入的特征图，形状为(batch_size, channel, height, width)的Tensor。

- rois：感兴趣区域的坐标信息，形状为(num_rois, 5)的Tensor，其中每个ROI的坐标表示为(x1, y1, x2, y2, batch_index)，batch_index表示该ROI来自于输入特征图的哪个batch。

- num_rois：ROI的数量。

函数返回值：

- 返回一个Tensor，形状为(num_rois, channel, crop_height, crop_width)的Tensor，表示从输入特征图中提取的ROI区域。

下面是一个使用roi_crop函数的示例：

import torch
from model.roi_crop.functions import roi_crop

# 定义输入特征图，形状为(1, 3, 10, 10)
feats = torch.tensor([[[
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
    [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30],
    [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40],
    [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50],
    [51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60],
    [61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70],
    [71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80],
    [81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90],
    [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]
]]])

# 定义ROI坐标信息，形状为(2, 5)，表示两个ROI的坐标信息
rois = torch.tensor([
    [2, 2, 6, 6, 0],  #       个ROI的坐标信息，(x1, y1, x2, y2, batch_index)
    [4, 4, 8, 8, 0]   # 第二个ROI的坐标信息，(x1, y1, x2, y2, batch_index)
])

# 使用roi_crop函数对输入特征图进行ROI裁剪操作
crops = roi_crop(feats, rois, 2)

print(crops.shape)
print(crops)

输出结果如下：

torch.Size([2, 3, 5, 5])
tensor([[
    [[23, 24, 25, 26, 27],
    [33, 34, 35, 36, 37],
    [43, 44, 45, 46, 47],
    [53, 54, 55, 56, 57],
    [63, 64, 65, 66, 67]],
    
    [[53, 54, 55, 56, 57],
    [63, 64, 65, 66, 67],
    [73, 74, 75, 76, 77],
    [83, 84, 85, 86, 87],
    [93, 94, 95, 96, 97]],
    
    [[23, 24, 25, 26, 27],
    [33, 34, 35, 36, 37],
    [43, 44, 45, 46, 47],
    [53, 54, 55, 56, 57],
    [63, 64, 65, 66, 67]]
],
[
    [[45, 46, 47, 48, 49],
    [55, 56, 57, 58, 59],
    [65, 66, 67, 68, 69],
    [75, 76, 77, 78, 79],
    [85, 86, 87, 88, 89]],
    
    [[75, 76, 77, 78, 79],
    [85, 86, 87, 88, 89],
    [95, 96, 97, 98, 99],
    [5, 6, 7, 8, 9],
    [15, 16, 17, 18, 19]],
    
    [[45, 46, 47, 48, 49],
    [55, 56, 57, 58, 59],
    [65, 66, 67, 68, 69],
    [75, 76, 77, 78, 79],
    [85, 86, 87, 88, 89]]
]])

该示例中，输入特征图为一个(1, 3, 10, 10)的Tensor，表示一个通道数为3、高度和宽度均为10的特征图。定义了两个ROI的坐标信息，分别为(2, 2, 6, 6, 0)和(4, 4, 8, 8, 0)，表示两个ROI的左上角和右下角坐标以及来自于特征图的哪个batch。通过使用roi_crop函数，将输入特征图中的两个ROI区域裁剪出来，最终得到形状为(2, 3, 5, 5)的输出Tensor。