Неквантованный слой объединения ROI для CNN маски
ROI выравнивает слой выходные карты функции фиксированного размера для каждого прямоугольного ROI в рамках входной карты функции. Используйте этот слой, чтобы создать сеть Mask-RCNN.
Учитывая входную карту функции размера [H
W
C
N], где C является количеством каналов и N, количество наблюдений, выходным размером карты функции является [h
w
C
sum(M)], где h и w являются заданным выходным размером. M является вектором из длины, N и M (i) являются количеством ROI, сопоставленных с i-th входная карта функции.
Существует два входных параметров к этому слою:
'in' — Входная карта функции
'roi' — Список ROI, чтобы объединить
Используйте входные имена, когда соединение или разъединение ROI выравнивают слой к другому использованию слоев connectLayers (Deep Learning Toolbox) или disconnectLayers (Deep Learning Toolbox) (требует Deep Learning Toolbox™).
layer = roiAlignLayer(outputSize) создает ROI, выравнивают слой с объединенным выходным размером outputSize. outputSize введите устанавливает свойство OutputSize.
layer = roiAlignLayer(outputSize,Name,Value) свойства набора ROI выравнивают слой при помощи одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в кавычки.
Например, roiAlignLayer([7 7],'Name','roialignlayer') создает ROI, выравнивают слой с объединенным выходным размером 7 7 пикселей и называют 'roialignlayer'.
roiMaxPooling2dLayer | trainFasterRCNNObjectDetector | trainFastRCNNObjectDetector