在numpy中,'+' 和add 是一样的

np.add(x1, x2)

x1+x2

有种特殊情况需要注意,x1和x2的shape不一样的加法:

两个shape不一样的array相加后会变成一个common shape

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.add(x1, x2)
array([[ 0., 2., 4.],
[ 3., 5., 7.],
[ 6., 8., 10.]])

x1是3x3的,x2是1x3的,加了之后就变成3x3,实际上是把x2在x1的第一维上加了3次

faster rcnn中的rpn的生成也有类似的代码:

all_anchors = (self._anchors.reshape((1, A, 4)) +shifts.reshape((1, K, 4)).transpose((1, 0, 2)))

self._anchors是1x9x4

shifts是2379x1x4

在第一维,self._anchors把9x4和shifts的2379个相加

在第一维的条件下,进行第二维计算。在第二维,shifts把每一个x4和self._anchors的9个相加。

在第二维的条件下,再进行第三维的计算。

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