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]
dalition=dalitions[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(inpt_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