.. _cn_api_fluid_layers_distribute_fpn_proposals:

distribute_fpn_proposals
-------------------------------

.. py:function:: paddle.fluid.layers.distribute_fpn_proposals(fpn_rois, min_level, max_level, refer_level, refer_scale, name=None)




**该op仅支持LoDTensor输入**。在 Feature Pyramid Networks（FPN）模型中，需要依据proposal的尺度和参考尺度与级别将所有proposal分配到不同的FPN级别中。 此外，为了恢复proposals的顺序，我们返回一个数组，该数组表示当前proposals中的原始RoIs索引。 要计算每个RoI的FPN级别，公式如下：

.. math::
    roi\_scale &= \sqrt{BBoxArea(fpn\_roi)}\\
    level = floor(&\log(\frac{roi\_scale}{refer\_scale}) + refer\_level)

其中BBoxArea方法用来计算每个RoI的区域。


参数：
    - **fpn_rois** （Variable） - 维度为[N,4]的2-D LoDTensor,其中N为检测框的个数，数据类型为float32或float64。
    - **min_level** （int32） - 产生proposal最低级别FPN层。
    - **max_level** （int32） - 产生proposal最高级别FPN层。
    - **refer_level** （int32） - 具有指定比例的FPN层的引用级别。
    - **refer_scale** （int32） - 具有指定级别的FPN层的引用比例。
    - **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。 

返回：

        - multi_rois（List）- 长度为（max_level-min_level+1）的列表，其中元素为Variable，维度为[M, 4]的2-D LoDTensor，M为每个级别proposal的个数，数据类型为float32或float64。表示每个FPN级别包含的proposals。
        - restore_ind（Variable）- 维度为[N，1]的Tensor，N是总rois的数量。数据类型为int32。 它用于恢复fpn_rois的顺序。


返回类型：Tuple


**代码示例**：

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    fpn_rois = fluid.data(
        name='data', shape=[None, 4], dtype='float32', lod_level=1)
    multi_rois, restore_ind = fluid.layers.distribute_fpn_proposals(
        fpn_rois=fpn_rois,
        min_level=2,
        max_level=5,
        refer_level=4,
        refer_scale=224)
