Слой нейронной сети раньше выводил карты функции фиксированного размера для прямоугольных КОРОЛЕЙ
ROI, макс. объединяющий слой выходная функция фиксированного размера, сопоставляет для каждого прямоугольного ROI в рамках входной карты функции. Используйте этот слой, чтобы создать Быструю или Более быструю сеть обнаружения объектов R-CNN.
Учитывая входную карту функции размера [H
W
C
N], где C является количеством каналов и N, количество наблюдений, выходным размером карты функции является [height
width
C
sum
(M)], где height и width являются выходным размером. M является вектором длины, N и M (i) являются количеством КОРОЛЕЙ, сопоставленных с i-th входная карта функции.
Существует два входных параметров к этому слою:
\in
Входная карта функции, которая будет обрезана
'roi'
— Список КОРОЛЕЙ, чтобы объединить
Используйте входные имена при соединении или разъединении ROI, макс. объединяющего слой к другим слоям с помощью connectLayers
, или disconnectLayers
(требует Deep Learning Toolbox™).
layer = roiMaxPooling2dLayer(outputSize)
layer = roiMaxPooling2dLayer(outputSize,'Name',Name)
layer = roiMaxPooling2dLayer(outputSize)
создает макс. слой объединения для КОРОЛЕЙ и устанавливает свойство OutputSize
.
connectLayers
| layerGraph
| maxPooling2dLayer
| removeLayers
| roiInputLayer
| trainFastRCNNObjectDetector
| trainFasterRCNNObjectDetector