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estrutura DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC (directml.h)

  • Artigo

Executa uma operação de alinhamento ROI, conforme descrito no artigo Mascarar R-CNN . Em resumo, a operação extrai as culturas do tensor de imagem de entrada e as redimensiona para um tamanho de saída comum especificado pelas duas últimas dimensões de OutputTensor usando o InterpolationMode especificado.

Sintaxe

struct DML_ROI_ALIGN_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC  *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC  *ROITensor;
  const DML_TENSOR_DESC  *BatchIndicesTensor;
  const DML_TENSOR_DESC  *OutputTensor;
  DML_REDUCE_FUNCTION    ReductionFunction;
  DML_INTERPOLATION_MODE InterpolationMode;
  FLOAT                  SpatialScaleX;
  FLOAT                  SpatialScaleY;
  FLOAT                  OutOfBoundsInputValue;
  UINT                   MinimumSamplesPerOutput;
  UINT                   MaximumSamplesPerOutput;
};

Membros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os dados de entrada com dimensões { BatchCount, ChannelCount, InputHeight, InputWidth }.

ROITensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os dados de ROI (regiões de interesse). As dimensões permitidas de ROITensor são { NumROIs, 4 }, { 1, NumROIs, 4 }ou { 1, 1, NumROIs, 4 }. Para cada ROI, os valores serão as coordenadas de seus cantos superior esquerdo e inferior direito na ordem [x1, y1, x2, y2].

BatchIndicesTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os índices de lote dos quais extrair os ROIs. As dimensões permitidas de BatchIndicesTensor são { NumROIs }, { 1, NumROIs }, { 1, 1, NumROIs }ou { 1, 1, 1, NumROIs }. Cada valor é o índice de um lote de InputTensor. O comportamento será indefinido se os valores não estiverem no intervalo [0, BatchCount).

OutputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor que contém os dados de saída. As dimensões esperadas de OutputTensor são { NumROIs, ChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }.

ReductionFunction

Tipo: DML_REDUCE_FUNCTION

A função de redução a ser usada ao reduzir todos os exemplos de entrada que contribuem para um elemento de saída (DML_REDUCE_FUNCTION_AVERAGE ou DML_REDUCE_FUNCTION_MAX). O número de exemplos de entrada a serem reduzidos é limitado por MinimumSamplesPerOutput e MaximumSamplesPerOutput.

InterpolationMode

Tipo: DML_INTERPOLATION_MODE

O modo de interpolação a ser usado ao redimensionar as regiões.

  • DML_INTERPOLATION_MODE_NEAREST_NEIGHBOR. Usa o algoritmo Vizinho Mais Próximo , que escolhe o elemento de entrada mais próximo do centro de pixels correspondente para cada elemento de saída.
  • DML_INTERPOLATION_MODE_LINEAR. Usa o algoritmo Bilinear , que calcula o elemento de saída fazendo a média ponderada dos 2 elementos de entrada vizinhos mais próximos por dimensão. Como apenas duas dimensões são redimensionadas, a média ponderada é calculada em um total de 4 elementos de entrada para cada elemento de saída.

SpatialScaleX

Tipo: FLOAT

O componente X (ou largura) do fator de dimensionamento para multiplicar as coordenadas ROITensor por para torná-las proporcionais a InputHeight e InputWidth. Por exemplo, se ROITensor contiver coordenadas normalizadas (valores no intervalo [0..1]), SpatialScaleX normalmente teria o mesmo valor que InputWidth.

SpatialScaleY

Tipo: FLOAT

O componente Y (ou altura) do fator de dimensionamento para multiplicar as coordenadas ROITensor por para torná-las proporcionais a InputHeight e InputWidth. Por exemplo, se ROITensor contiver coordenadas normalizadas (valores no intervalo [0..1]), SpatialScaleY normalmente teria o mesmo valor que InputHeight.

OutOfBoundsInputValue

Tipo: FLOAT

O valor a ser lido de InputTensor quando os ROIs estiverem fora dos limites de InputTensor. Isso pode acontecer quando os valores obtidos após o dimensionamento de ROITensor por SpatialScaleX e SpatialScaleY são maiores que InputWidth e InputHeight.

MinimumSamplesPerOutput

Tipo: UINT

O número mínimo de exemplos de entrada a serem usados para cada elemento de saída. O operador calculará o número de amostras de entrada fazendo ScaledCropSize / OutputSizee o fixará em MinimumSamplesPerOutput e MaximumSamplesPerOutput.

MaximumSamplesPerOutput

Tipo: UINT

O número máximo de amostras de entrada a serem usadas para cada elemento de saída. O operador calculará o número de amostras de entrada fazendo ScaledCropSize / OutputSizee o fixará em MinimumSamplesPerOutput e MaximumSamplesPerOutput.

Disponibilidade

Esse operador foi introduzido no DML_FEATURE_LEVEL_3_0.

Restrições do Tensor

InputTensor, OutputTensor e ROITensor devem ter o mesmo DataType.

Suporte ao Tensor

DML_FEATURE_LEVEL_5_0 e superior

Tensor Tipo Contagens de dimensões com suporte Tipos de dados com suporte
InputTensor Entrada 4 FLOAT32, FLOAT16
ROITensor Entrada 2 a 4 FLOAT32, FLOAT16
BatchIndicesTensor Entrada 1 a 4 UINT64, UINT32
OutputTensor Saída 4 FLOAT32, FLOAT16

DML_FEATURE_LEVEL_3_0 e superior

Tensor Tipo Contagens de dimensões com suporte Tipos de dados com suporte
InputTensor Entrada 4 FLOAT32, FLOAT16
ROITensor Entrada 2 a 4 FLOAT32, FLOAT16
BatchIndicesTensor Entrada 1 a 4 UINT32
OutputTensor Saída 4 FLOAT32, FLOAT16

Requisitos

   
Cliente mínimo com suporte Windows 10 Build 20348
Servidor mínimo com suporte Windows 10 Build 20348
Cabeçalho directml.h