ExperimentalDetectronPriorGridGenerator

バージョン名: ExperimentalDetectronPriorGridGenerator-6

カテゴリー: 物体検出

簡単な説明: ExperimentalDetectronPriorGridGenerator 操作は、指定されたサイズの以前のグリッドを生成します。

詳細な説明: この操作では、ボックスの中心の座標を取得し、オフセット 0.5 のストライドをボックスに追加して、以前のグリッドの座標を計算します。

h と w が 0 の場合、生成されるセルの数は featmap_height と featmap_width になります。それ以外は、それぞれ h とw です。生成されるグリッドのステップは、stride_h と stride_w が 0 の場合、image_height/layer_height および image_width/layer_width です。それ以外は、それぞれ stride_h と stride_w です。

featmap_height、featmap_width、image_height および image_width は、それぞれ 2 番目と 3 番目の入力からの空間次元の値です。

属性:

• flatten

  • 説明: flatten 属性は、出力テンソルを 2D にするか 4D にするか指定します。

  • 値の範囲:

    • true - 出力テンソルは 2D テンソルである必要があります

    • false - 出力テンソルは 4D テンソルである必要があります

  • タイプ: boolean

  • デフォルト値: true

  • 必須: いいえ

• h

  • 説明: h 属性は、高さに対して生成されるグリッドのセルの数を指定します。

  • 値の範囲: 次の値以下の負でない整数: featmap_height

  • タイプ: int

  • デフォルト値: 0

  • 必須: いいえ

• w

  • 説明: w 属性は、幅に対して生成されるグリッドのセルの数を指定します。

  • 値の範囲: 次の値以下の負でない整数: featmap_width

  • タイプ: int

  • デフォルト値: 0

  • 必須: いいえ

• stride_x

  • 説明: stride_x 属性は、x 座標に対して生成されるグリッドのステップを指定します。

  • 値の範囲: 負でない浮動小数点数

  • タイプ: float

  • デフォルト値: 0.0

  • 必須: いいえ

• stride_y

  • 説明: The stride_y 属性は、y 座標に対して生成されるグリッドのステップを指定します。

  • 値の範囲: 負でない浮動小数点数

  • タイプ: float

  • デフォルト値: 0.0

  • 必須: いいえ

入力:

• 1: 形状 [number_of_priors, 4] を持つタイプ T の 2D テンソルは事前分布を含みます。必須。

• 2: 入力特徴マップ [1, number_of_channels, featmap_height, featmap_width] を持つタイプ T の 4D テンソル。この操作では、入力テンソルのデータではなく、そのサイズのみが使用されます。必須。

• 3: 入力イメージ [1, number_of_channels, image_height, image_width] を持つタイプ T の 4D テンソル。特徴マップと入力イメージテンソルの両方のチャネル数が一致する必要があります。この操作では、入力テンソルのデータではなく、そのサイズのみが使用されます。必須。

出力:

• 1: flatten が true の場合は [featmap_height * featmap_width * number_of_priors, 4]、それ以外の場合は [featmap_height, featmap_width, number_of_priors, 4] の形状を持つ事前確率グリッドを持つ T タイプのテンソル。0 < h < featmap_height および/または 0 < w < featmap_width の場合、出力データサイズは featmap_height * featmap_width * number_of_priors * 4 より小さくなり、出力テンソルの残りは未定義の値で埋められます。

タイプ:

• T: サポートされている浮動小数点タイプ。

例:

<layer ... type="ExperimentalDetectronPriorGridGenerator" version="opset6">
    <data flatten="true" h="0" stride_x="32.0" stride_y="32.0" w="0"/>
    <input>
        <port id="0">
            <dim>3</dim>
            <dim>4</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>1</dim>
            <dim>256</dim>
            <dim>25</dim>
            <dim>42</dim>
        </port>
        <port id="2">
            <dim>1</dim>
            <dim>3</dim>
            <dim>800</dim>
            <dim>1344</dim>
        </port>
    </input>
    <output>
        <port id="3" precision="FP32">
            <dim>3150</dim>
            <dim>4</dim>
        </port>
    </output>
</layer>