GLUON-Fast RCNN

ROI

from mxnet import nd

# 輸入特徵高寬均爲 4 且只有單通道(樣本量，單通道，高，寬)
x = nd.arange(16).reshape((1, 1, 4, 4))

[[[[  0.   1.   2.   3.]
   [  4.   5.   6.   7.]
   [  8.   9.  10.  11.]
   [ 12.  13.  14.  15.]]]]
# (區域物體標號，左上角的 x,左上角的y 軸座標,右下角的 x軸座標,右下角的 y軸座標)
rois = nd.array([[0, 0, 0, 2, 3], [0, 0, 0, 2, 2]])
# 輸入特徵、感興趣區域、池化形狀、當前特徵尺寸與原始圖像尺寸的比例
nd.ROIPooling(x, rois, pooled_size=(2, 2), spatial_scale=1)