扩展算子列表
【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge
过程算子
| 算子类型 | 说明 |
|---|---|
| Proposal | 用于Faster R-CNN，根据rpn_cls_prob的foreground，rpn_bbox_pred中的bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。 |
| ROIPooling | 用于Faster R-CNN中，对ROI（Region of interest）进行池化操作，主要用于目标检测任务。 |
| PSROIPooling | 用于R-FCN中，进行位置敏感的候选区域池化操作，主要用于目标检测任务。 |
| Reverse | 将输入tensor指定的轴进行反转。 |
| Upsample | 使用pooling mask的上采样。 用于yolo网络。 |
| Normalize | 将SSD网络中Channel维度中的元素在L2进行归一化。 |
| Reorg | Reorg layer in Darknet，将通道数据转移到平面上，或反过来操作。 对应算子规格中的PassThrough算子。 |
| ROIAlign | 从feature map中获取ROI（Region of interest）的特征矩阵。 |
| ShuffleChannel | 把channel维度分为[group, channel/Group]，再在channel维度中进行数据转置[channel/Group,group]。 |
| Yolo | Yolo/Detection/Region算子，都需要替换为Yolo算子，对卷积网络输出的feature map生成检测框的坐标信息，置信度信息及类别概率。 |
| PriorBox | 用于SSD网络，根据输入参数，生成prior box。 |
| SpatialTransformer | 用于仿射变换。 |
后处理算子
| 算子类型 | 说明 |
|---|---|
| YoloV3DetectionOutput | 此算子用于YOLOv3的后处理过程，对卷积网络输出的feature map生成检测框的坐标信息，置信度信息及类别概率。 |
| YoloV2DetectionOutput | 此算子用于YOLOv2的后处理过程，对卷积网络输出的feature map生成检测框的坐标信息，置信度信息及类别概率。 |
| SSDDetectionOutput | 此算子用于SSD网络的后处理过程，用于整合预选框、预选框偏移以及得分三项结果，最终输出满足条件的目标检测框、目标的label和得分。 |
| FSRDetectionOutput | 此算子用于Faster R-CNN网络的后处理过程，对结果进行分类，并对每个类输出最终的bbox数量、坐标、类别概率及类别索引。 |
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