运维

torchvision.ops实现特定于计算机视觉的运算符。

注意

所有 Operator 都对 TorchScript 提供原生支持。

（盒子、分数、IDX、iou_threshold）	以批处理方式执行非极大值抑制。
（框）	计算一组边界框的面积，这些边界框由其 （x1， y1， x2， y2） 坐标指定。
（框、in_fmt、out_fmt）	将框从给定in_fmt转换为out_fmt。
（方框 1、方框 2）	返回两组框之间的交集与联合 （Jaccard index）。
（盒子、尺寸）	剪辑框，以便它们位于 size 大小的图像内。
（input， offset， weight[， bias， ...]）	执行可变形卷积 v2，如 Deformable ConvNets v2：更可变形，结果更好，如果不是，则执行可变形卷积，如 Deformable Convolutional Networks 中所述。maskNonemaskNone
（方框 1、方框 2）	返回两组框之间的广义交集 （Jaccard index）。
（方框 1、方框 2[、...]）	https://github.com/facebookresearch/fvcore/blob/bfff2ef/fvcore/nn/giou_loss.py 的原始实现
（口罩）	计算提供的蒙版周围的边界框。
（盒子、分数、iou_threshold）	根据框的交集与并集 （IoU） 对框执行非极大值抑制 （NMS）。
（输入、框、output_size[， ...]）	执行 Light-Head R-CNN 中提到的位置敏感感兴趣区域 （RoI） 对齐运算符。
（输入、框、output_size[， ...]）	执行 R-FCN 中描述的位置敏感感兴趣区域 （RoI） 池运算符
（框，min_size）	移除至少包含一侧小于min_size的箱子。
（输入、框、output_size[， ...]）	使用平均池化执行 Region of Interest （RoI） Align 运算符，如 Mask R-CNN 中所述。
（输入、框、output_size[， ...]）	执行快速 R-CNN 中描述的感兴趣区域 （RoI） 池运算符
（inputs， targets[， alpha， ...]）	https://github.com/facebookresearch/fvcore/blob/master/fvcore/nn/focal_loss.py 的原始实现。
（输入、p、模式[、训练]）	实现 “Deep Networks with Stochastic Depth” 中的随机深度，用于随机放置残差架构的残差分支。

（output_size、spatial_scale、......	请参阅 。
（output_size、spatial_scale、......	请参阅 。
（output_size、spatial_scale）	请参阅 。
（output_size、spatial_scale）	请参阅 。
（in_channels、out_channels......	请参阅 。
（featmap_names，......	多尺度 RoIAlign 池化，对于有或没有 FPN 的检测都很有用。
（in_channels_list，......	模块，该模块从一组特征图的顶部添加 FPN。
（p，模式）	请参阅 。
（num_features 年，每集）	BatchNorm2d，其中批处理统计信息和仿射参数是固定的
（input_channels，......	此模块实现了 https://arxiv.org/abs/1709.01507 中的 Squeeze-and-Excitation 模块（参见图 2）。