roiAlignLayer

Неквантованный слой объединения ROI для Mask-CNN

развернуть все на странице

Описание

Слой выравнивания ROI выводит карты признаков фиксированного размера для каждого прямоугольного ROI в карте входных признаков. Этот слой используется для создания сети Mask-RCNN.

Учитывая карту функции входа размера [<reservedrangesplaceholder9> <reservedrangesplaceholder8> <reservedrangesplaceholder7> <reservedrangesplaceholder6>] , где C количество каналов и N, количество наблюдений, размер карты функции выхода - [<reservedrangesplaceholder3> <reservedrangesplaceholder2> <reservedrangesplaceholder1> <reservedrangesplaceholder0>(M)], где h и w являются заданным размером выхода. M - вектор длины N а M (i) - количество ROI, сопоставленных с i-й картой входных функций.

Для этого слоя существует два входа:

  • 'in' - Входная карта функций

  • 'roi' - Список ROI для пула

Используйте входные имена при соединении или отсоединении слоя выравнивания информация только для чтения к другим слоям, используя connectLayers (Deep Learning Toolbox) или disconnectLayers (Deep Learning Toolbox) (требует Deep Learning Toolbox™).

Создание

Синтаксис

layer = roiAlignLayer(outputSize)
layer = roiAlignLayer(outputSize,Name,Value)

Описание

layer = roiAlignLayer(outputSize) создает слой выравнивания информация только для чтения с объединенным выходом outputSize. The outputSize вход устанавливает свойство OutputSize.

пример

layer = roiAlignLayer(outputSize,Name,Value) задать свойства слоя выравнивания информация только для чтения с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Заключайте каждое имя свойства в кавычки.

Для примера, roiAlignLayer([7 7],'Name','roialignlayer') создает слой выравнивания информация только для чтения с объединенным выходным размером 7 на 7 пикселей и именем 'roialignlayer'.

Свойства

расширить все

Объединенный выходной размер, заданный как вектор двух положительных целых чисел [h w], где h - высота и w - ширина.

Типы данных: double

Шкалу из входа функции сопоставить с входом изображением, задав в виде положительного числа.

Типы данных: double

Количество выборок в каждом объединенном интервале, заданное как 'auto' или вектор-строка из двух положительных целых чисел. Эти два элемента являются количеством вертикальных и горизонтальных выборок, соответственно.

Если вы не задаете коэффициент дискретизации, то количество вертикальных выборок имеет значение по умолчанию ceil(roiHeight/outputHeight). Точно так же количество горизонтальных выборок имеет значение по умолчанию ceil(roiWidth/outputWidth).

Типы данных: double | char

Имя слоя, заданное как вектор символов или строковый скаляр. Чтобы включить слой в график слоев, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете последовательную сеть с слоем и Name установлено в ''затем программа автоматически присваивает слою имя во время обучения.

Типы данных: char | string

Количество входов слоя. Этот слой принимает два входов.

Типы данных: double

Входные имена слоя.

Типы данных: cell

Количество выходов слоя. Этот слой имеет только один выход.

Типы данных: double

Выходные имена слоя. Этот слой имеет только один выход.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Задайте объединенный выходной размер.

outputSize = [7 7];

Создайте слой выравнивания информация только для чтения с именем 'ruialign'.

layer = roiAlignLayer(outputSize,'Name','roialign')
layer = 
  ROIAlignLayer with properties:

             Name: 'roialign'
        NumInputs: 2
       InputNames: {'in'  'roi'}
       OutputSize: [7 7]

   Hyperparameters
         ROIScale: 1
    SamplingRatio: 'auto'

Подробнее о

расширить все

См. также

| |

Темы

Введенный в R2020b

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте