对感兴趣区域的剪裁tf.image.crop_and_resize与torchvision.ops.roi_align

一、概述

tf.image.crop_and_resize和torchvision.ops.roi_align都是在图像处理和计算机视觉领域中常用的图像裁剪和尺寸调整函数。

tf.image.crop_and_resize函数是TensorFlow中的图像处理函数，用于从输入图像中裁剪出一组给定大小的矩形区域（如感兴趣区域或候选框），并将这些区域调整到给定的目标大小。tf.image.crop_and_resize常用于目标检测、图像分割等任务中，用于截取感兴趣区域，生成正负样本或者生成训练数据。

torchvision.ops.roi_align是PyTorch的计算机视觉函数，用于对给定特征图和一组感兴趣区域（ROI）进行裁剪和尺寸调整。与tf.image.crop_and_resize函数不同，torchvision.ops.roi_align能够对不同大小和不同比例的感兴趣区域进行处理。与其他函数相比，torchvision.ops.roi_align能够根据感兴趣区域的具体形状和大小对每个区域内的像素进行更准确的插值和汇总，从而得到更准确的特征表示。

尽管tf.image.crop_and_resize和torchvision.ops.roi_align都是用于从输入图像或特征图中裁剪一组给定大小的矩形区域并将它们调整为给定的目标大小，但它们的实现细节和用途略有不同。具体的选择取决于所需要的精度和速度要求。

二、输入输出

tf.image.crop_and_resize函数的输入包括：

• image: 输入的图像张量，数据类型为float32，shape为[batch_size, image_height, image_width, channels]，batch_size表示批量大小，image_height和image_width分别表示图像的高和宽，channels则表示图像的通道数。
• boxes: 感兴趣区域（Region of interest, ROI）的坐标和大小张量，shape为[num_boxes, 4]，其中num_boxes为需要裁剪的区域数量，4表示每个区域的坐标和大小，具体的表示为[y1, x1, y2, x2]，分别表示左上角、右下角的坐标。注意这里的y和x分别表示的是图像中的列（x）和行（y），与一般的坐标系有所不同。
• box_indices: 每个感兴趣区域所属的<图像>的索引，shape为[num_boxes]，范围为[0, batch_size-1]，这表示boxes中的每个区域所属的<输入图像>的编号(注意不是深度的编号)，对应于image中的第一维。
• crop_size: 目标大小，shape为[height, width]，指定裁剪后的每个区域的大小。

输出：处理后的特征图（大小为[num_rois, output_size, output_size, C]）

torchvision.ops.roi_align函数的输入包括：

• input: 输入特征图张量，数据类型为float32，shape为[batch_size, channels, feature_height, feature_width]，其中batch_size表示批量大小，channels表示特征图的通道数，feature_height和feature_width表示特征图的高和宽。
• boxes: 感兴趣区域的坐标和大小张量，shape为[num_boxes, 5]，其中num_boxes为需要提取ROI的区域数量，5表示每个区域的坐标和大小，其中前4个分别为[y1, x1, y2, x2]，与tf.image.crop_and_resize函数的boxes参数一致，最后一个维度为感兴趣区域的所属图像在batch中的索引。
• output_size: 输出大小，shape为[output_height, output_width]，指定调整后的每个感兴趣区域的大小。
• spatial_scale: 每个感兴趣区域相对应于输入特征图的缩放因子，通常设置为1/feature_map_stride，其中feature_map_stride为提取该特征图的网络层的步幅。

输出：处理后的特征图（大小为[num_rois, C, output_size, output_size]）

简而言之，感兴趣区域所属的图像的索引        在tf中为一个输入参数box_indices，而在torch中为boxes的第五维度

需要注意的是，tf.image.crop_and_resize和torchvision.ops.roi_align的boxes参数的顺序分别为[y1, x1, y2, x2]和[x1, y1, x2, y2]，需要注意调用时的顺序。同时需要注意的是，两个函数均要求输入张量是浮点数类型，可能需要对输入图片进行预处理。