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ONNX Runtime自定义算子

SoftNMS

描述

根据scores计算boxes的soft NMS。 请阅读Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code了解细节。

模型参数

类型 参数名 描述
float iou_threshold 用来判断候选框重合度的阈值,取值范围[0, 1]。默认值为0
float sigma 高斯方法的超参数
float min_score NMS的score阈值
int method NMS的计算方式, (0: naive, 1: linear, 2: gaussian)
int offset 用来计算候选框的宽高(x2 - x1 + offset)。可选值0或1

输入

boxes: T
输入候选框。形状为(N, 4)的二维张量,N为候选框数量。
scores: T
输入得分。形状为(N, )的一维张量。

输出

dets: T
输出的检测框与得分。形状为(num_valid_boxes, 5)的二维张量,内容为[[x1, y1, x2, y2, score], ...]。num_valid_boxes是合法的检测框数量。
indices: tensor(int64)
输出序号。形状为(num_valid_boxes, )的一维张量。

类型约束

  • T:tensor(float32)

RoIAlign

描述

在特征图上计算RoIAlign,通常在双阶段目标检测模型的bbox_head中使用

模型参数

类型 参数名 描述
int output_height roi特征的输出高度
int output_width roi特征的输出宽度
float spatial_scale 输入检测框的缩放系数
int sampling_ratio 输出的采样率。0表示使用密集采样
str mode 池化方式。 avgmax
int aligned 如果aligned=1,则像素会进行-0.5的偏移以达到更好的对齐

输入

input: T
输入特征图;形状为(N, C, H, W)的四维张量,其中N为batch大小,C为输入通道数,H和W为输入特征图的高和宽。
rois: T
需要进行池化的感兴趣区域;形状为(num_rois, 5)的二维张量,内容为[[batch_index, x1, y1, x2, y2], ...]。rois的坐标为输入特征图的坐标系。

输出

feat: T
池化的输出;形状为(num_rois, C, output_height, output_width)的四维张量。每个输出特征feat[i]都与输入感兴趣区域rois[i]一一对应。

类型约束

  • T:tensor(float32)

NMS

描述

根据IoU阈值对候选框进行非极大值抑制。

模型参数

类型 参数名 描述
float iou_threshold 用来判断候选框重合度的阈值,取值范围[0, 1]。默认值为0
int offset 用来计算候选框的宽高(x2 - x1 + offset)。可选值0或1

输入

boxes: T
输入候选框。形状为(N, 4)的二维张量,N为候选框数量。
scores: T
输入得分。形状为(N, )的一维张量。

输出

indices: tensor(int32, Linear)
被选中的候选框索引。形状为(num_valid_boxes, )的一维张量,num_valid_boxes表示被选上的候选框数量。

类型约束

  • T:tensor(float32)

grid_sampler

描述

根据grid的像素位置对input进行网格采样。

模型参数

类型 参数名 描述
int interpolation_mode 计算输出使用的插值模式。(0: bilinear , 1: nearest)
int padding_mode 边缘填充模式。(0: zeros, 1: border, 2: reflection)
int align_corners 如果align_corners=1,则极值(-11)会被当做输入边缘像素的中心点。如果align_corners=0,则它们会被看做是边缘像素的边缘点,减小分辨率对采样的影响

输入

input: T
输入特征;形状为(N, C, inH, inW)的四维张量,其中N为batch大小,C为输入通道数,inH和inW为输入特征图的高和宽。
grid: T
输入网格;形状为(N, outH, outW, 2)的四维张量,outH和outW为输出的高和宽。

输出

output: T
输出特征;形状为(N, C, outH, outW)的四维张量。

类型约束

  • T:tensor(float32, Linear)

CornerPool

描述

input计算CornerPool。请阅读CornerNet – Detecting Objects as Paired Keypoints了解更多细节。

模型参数

类型 参数名 描述
int mode 池化模式。(0: top, 1: bottom, 2: left, 3: right)

输入

input: T
输入特征;形状为(N, C, H, W)的四维张量,其中N为batch大小,C为输入通道数,H和W为输入特征图的高和宽。

输出

output: T
输出特征;形状为(N, C, H, W)的四维张量。

类型约束

  • T:tensor(float32)

cummax

描述

返回一个元组(values, indices),其中valuesinputdim维的累计最大值,indices为第dim维最大值位置。请阅读torch.cummax了解更多细节。

模型参数

类型 参数名 描述
int dim 进行累计计算的维度

输入

input: T
输入张量;可以使任意形状;也支持空Tensor

输出

output: T
`input`第`dim`维的累计最大值,形状与`input`相同。类型和`input`一致
indices: tensor(int64)
第`dim`维最大值位置,形状与`input`相同。

类型约束

  • T:tensor(float32)

cummin

描述

返回一个元组(values, indices),其中valuesinputdim维的累计最小值,indices为第dim维最小值位置。请阅读torch.cummin了解更多细节。

模型参数

类型 参数名 描述
int dim 进行累计计算的维度

输入

input: T
输入张量;可以是任意形状;也支持空Tensor

输出

output: T
`input`第`dim`维的累计最小值,形状与`input`相同。类型和`input`一致
indices: tensor(int64)
第`dim`维最小值位置,形状与`input`相同。

类型约束

  • T:tensor(float32)

MMCVModulatedDeformConv2d

描述

在输入特征上计算Modulated Deformable Convolution,请阅读Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results了解更多细节。

模型参数

类型 参数名 描述
list of ints stride 卷积的步长 (sH, sW)
list of ints padding 输入特征填充大小 (padH, padW)
list of ints dilation 卷积核各元素间隔 (dH, dW)
int deformable_groups 可变偏移量的分组,通常置位1即可
int groups 卷积分组数,input_channel会根据这个值被分为数个分组进行计算

输入

inputs[0]: T
输入特征;形状为(N, C, inH, inW)的四维张量,其中N为batch大小,C为输入通道数,inH和inW为输入特征图的高和宽。
inputs[1]: T
输入偏移量;形状为(N, deformable_group* 2* kH* kW, outH, outW)的四维张量,kH和kW为输入特征图的高和宽,outH和outW为输入特征图的高和宽。
inputs[2]: T
输入掩码;形状为(N, deformable_group* kH* kW, outH, outW)的四维张量。
inputs[3]: T
输入权重;形状为(output_channel, input_channel, kH, kW)的四维张量。
inputs[4]: T, optional
输入偏移量;形状为(output_channel)的一维张量。

输出

outputs[0]: T
输出特征;形状为(N, output_channel, outH, outW)的四维张量。

类型约束

  • T:tensor(float32, Linear)

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v1.4.3
v1.4.2
v1.4.1
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