DeconvolutionV1
输入
- input_data:
- 是否必填:必填
 - 数据类型:float16
 - 参数解释:目标检测领域的特征图
 - 规格限制:
Kw=weight[2]
Kh=weight[3]
stride=strides[0]
pad=pads[0]
dilation=dilations[0]=1- 
- K-stride-2*pad=0
 - 0<=(Kw-1-Pad)//stride<=255
 - 0<=(Kh-1-pad)//stride<=255
 - Kh-pad-1>=0
 - Kw-pad-1>=0
 
 - 
- Kw*Kh*16*3*unitsize+stride*ceil(input_w, 16.0)*16*2<=245760
 - ceil(input_w/8.0)*8*16*unitsize<=245760
 - ceil(input_w, 16)*16*ks2*unitsize<=65536
 - 16*ks2*16*unitsize<=65536
 - stride*ceil(input_w, 16.0)*16*unitsize<=262144
 - Kw*Kh*16*16+2*ks*input_w*16<=1048576
 - Kw=Kh,Kw*Kh%16=0,Kw%stride=0
 
 - 
- ceil(input_w, 16)*16*ks2*unitsize<=65536
 - 16*ks2*16*unitsize<=65536
 - stride*ceil(input_w, 16.0)*16*unitsize<=262144
 - Kw*Kh*256*unitsize+2*ks*w*16*unitsize<=1048576
 - Kw*Kh*16*3*unitsize+stride*ceil(input_w, 16.0)*16*2+543<=245760
 - Kw*Kh*16*3*unitsize+16*Kw*Kh*16*unitsize+543<=245760
 - Kw=Kh,Kw*Kh%16=0,Kw%stride=0
 
 - unitsize为2代表fp16占2个字节。
 - ks为kernelsize与stride的比值。
 - ks2为ks的平方。
 - KB为千字节。
 
 
 - 
 
 
- weight:
- 是否必填:必填
 - 数据类型:float16
 - 参数解释:反卷积权重
 - 规格限制:请参见input_data的规格限制
 
 
- bias:
- 是否必填:非必填
 - 数据类型:float16
 - 参数解释:偏置
 - 规格限制:请参见input_data的规格限制
 
 
属性
- strides:
- 是否必填:必填
 - 数据类型:listInt
 - 参数解释:反卷积步长
 - 规格限制:请参见input_data的规格限制
 
 
- pads:
- 是否必填:必填
 - 数据类型:listInt
 - 参数解释:特征图pad值
 - 规格限制:请参见input_data的规格限制
 
 
- dilations:
- 是否必填:非必填
 - 数据类型:listInt
 - 参数解释:膨胀系数
 - 规格限制:请参见input_data的规格限制
 
 
- groups:
- 是否必填:非必填
 - 数据类型:int
 - 参数解释:分组反卷积的组数
 - 规格限制:请参见input_data的规格限制
 
 
- data_format:
- 是否必填:非必填
 - 数据类型:str
 - 参数解释:数据排布格式
 - 规格限制:请参见input_data的规格限制
 
 
- offset_x:
- 是否必填:非必填
 - 数据类型:int
 - 参数解释:特征图偏移
 - 规格限制:请参见input_data的规格限制
 
 
输出
featuremap:
- 是否必填:必填
 - 数据类型:float16
 - 参数解释:两个输入的featuremap的相似性
 - 规格限制:NCHW
 
父主题: 支持Caffe算子清单