ROIAlignGrad

【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv

产品支持情况

功能说明

• 算子功能：ROIAlign 的反向传播。ROIAlign 是一种池化层，用于非均匀输入尺寸的特征图，并输出固定尺寸的特征图；本算子将正向输出的梯度y_diff依据感兴趣区域rois反向散射累加回输入特征图梯度x_diff。
• 计算公式：
  • 输入节点：
    • y_diff (shape[K,C,pooled_height,pooled_width], FLOAT32) - 反向传播的输入梯度，K 为 roi 个数。
    • rois (shape[K,5], FLOAT32) - 感兴趣区域坐标 (image_id, x1, y1, x2, y2)。
  • 计算节点：
    • Step1: 依据spatial_scale将 roi 坐标映射到输入特征图尺度；roi_end_mode为 2 时坐标偏移 -0.5 使相邻像素索引更好对齐。
    • Step2: 对每个输出网格 (pooled_height × pooled_width)，按sample_num在 bin 内均匀采样，计算双线性插值的 4 个邻点坐标与权重。
    • Step3: 将y_diff上对应位置的梯度按双线性权重散射累加（原子写回）到x_diff的 4 个邻点。
  • 输出节点：
    • x_diff (shape 由xdiff_shape指定 [B,C,inputHeight,inputWidth], FLOAT32) - 反向传播的输出梯度。

参数说明

约束说明

• 目前只支持 float32 输入。
• rois 第 1 维固定为 5，且第 0 维需与 y_diff 第 0 维（K）保持一致。
• image_id 取值范围 [0, B)，B 为 xdiff_shape 的第一个值。

调用说明

贡献说明

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