Неквантованный уровень объединения ROI для Mask-CNN
Слой выравнивания ROI выводит карты элементов фиксированного размера для каждого прямоугольного ROI в карте входных элементов. Этот уровень используется для создания сети Mask-RCNN.
При наличии входной карты характеристик размера [H
W C N],
где C
- количество каналов, а N - количество наблюдений, размер выходной карты характеристик равен [h w C
sum(M)], где h и w - указанный размер выходного сигнала. M - вектор длины N, а M (i) - число ROI, связанных с i-й картой входных признаков.
Существует два входа на этот уровень:
'in' - Карта входных функций
'roi' - Список ROI для объединения
Используйте входные имена при подключении или отсоединении слоя выравнивания ROI к другим слоям с помощью connectLayers (инструментарий глубокого обучения) или disconnectLayers (Deep Learning Toolbox) (требуется Toolbox™ глубокого обучения).
layer = roiAlignLayer(outputSize) создает слой выравнивания ROI с размером вывода пула outputSize. outputSize задает свойство OutputSize.
layer = roiAlignLayer(outputSize,Name,Value) задайте свойства слоя выравнивания ROI, используя один или несколько аргументов пары имя-значение. Заключите каждое имя свойства в кавычки.
Например, roiAlignLayer([7 7],'Name','roialignlayer') создает слой выравнивания ROI с размером объединенных выходных данных 7 на 7 пикселей и именем «roialignlayer».
roiMaxPooling2dLayer | trainFasterRCNNObjectDetector | trainFastRCNNObjectDetector