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ROIPooling

输入

  • x:
    • 是否必填: 必填
    • 数据类型: float16, float32
    • 参数解释: 输入feature Map[batch,C,H,W]
    • 规格限制: h和w随着pooled_h/pooled_w取值不同,其范围也不相同:
      1. pooled_h=pooled_w:2,17,h和w<=50
      2. pooled_h=pooled_w:4,5,10-16,h和w<=70
      3. pooled_h=pooled_w:7,8,h和w<=80
      4. pooled_h=pooled_w:3,h和w<=60
      5. pooled_h=pooled_w:18-20, h和w<=40
  • rois:
    • 是否必填: 必填
    • 数据类型: float16, float32
    • 参数解释: ROIS的输入[batch,5,N],其中N表示所有Batch中最大roi框的个数向上16对齐后的值

      例如: 其中某个Batch对应的roi框个数为最大,且值为17,则N=32。N<=6000

    • 规格限制:
      • 默认值: float16
      • 使用约束:
        • 每次在填充数据前请先对该内存块执行清零操作
        • roi数据输入给ROIPooling算子前,要先执行clip操作,即需要保证roi的坐标在feature Map的宽高范围内,然后再输入给ROIPooling算子,否则超出feature Map范围的roi框,对应的结果可能会和CPU结果不一致
  • roi_actual_num:
    • 是否必填: 非必填
    • 数据类型: int
    • 参数解释: Tensor的Shape为[batch,8],其中8表示8列数中只有第一列有效(为满足性能加速,进行数据对齐,后面7列数字是补齐的无效数据),表示每个batch实际的rois数量

      例如,Shape为[4,8],其中只有首列表示有效数据,存放每个batch的rois数量

      [0,0]...[0,7]

      [1,0]...[1,7]

      [2,0]...[2,7]

      [3,0]...[3,7]

    • 规格限制:

      默认值: int32

      使用约束: 如不使用该参数,则推理过程中按rois中的N执行,如使用该参数,则推理过程中按roi_actual_num中的实际roi框个数执行

属性

  • pooled_h:
    • 是否必填: 必填
    • 数据类型: int
    • 参数解释: roi_pooling的高,必须大于0
    • 规格限制: [2,20]
  • pooled_w:
    • 是否必填: 必填
    • 数据类型: int
    • 参数解释: roi_pooling的宽,必须大于0
    • 规格限制: [2,20]
  • spatial_scale:
    • 是否必填: 非必填
    • 数据类型: float
    • 参数解释: rois映射到原始Feature Map的缩放比例系数,如果有spatial_scale_h和spatial_scale_w,则以spatial_scale_h和spatial_scale_w为准,如果不提供spatial_scale_h和spatial_scale_w,则在Caffe插件中把spatial_scale转换为spatial_scale_h和spatial_scale_w
    • 规格限制: 无
  • spatial_scale_h:
    • 是否必填: 非必填
    • 数据类型: float
    • 参数解释: rois映射到原始Feature Map的高缩放比例系数,默认值为0.0625
    • 规格限制: 无
  • spatial_scale_w:
    • 是否必填: 非必填
    • 数据类型: float
    • 参数解释: rois映射到原始Feature Map的宽缩放比例系数,默认值为0.0625
    • 规格限制: 无

输出

y:
  • 是否必填: 必填
  • 数据类型: float16,float32
  • 参数解释: 从feature map中根据rois的坐标crop出对应部分后,再根据输出size的配置进行max pooling[batch*N,C,pooled_h,pooled_w]
  • 规格限制: 无
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