numpy add

在numpy中，'+' 和add 是一樣的

np.add(x1, x2)

x1+x2

有種特殊情況需要注意，x1和x2的shape不一樣的加法：

兩個shape不一樣的array相加后會變成一個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，加了之后就變成3x3，實際上是把x2在x1的第一維上加了3次

 

faster rcnn中的rpn的生成也有類似的代碼：

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

self._anchors是1x9x4

shifts是2379x1x4

在第一維，self._anchors把9x4和shifts的2379個相加

在第一維的條件下，進行第二維計算。在第二維，shifts把每一個x4和self._anchors的9個相加。

在第二維的條件下，再進行第三維的計算。