Exponenta Banner

roiMaxPooling2dLayer

Слой сети для вывода карты функций фиксированного размера для прямоугольных областей интереса (ROI)

развернуть все на странице

Описание

Слой объединения ROI max выводит карты функций фиксированного размера для каждого прямоугольного информация только для чтения в карте входных функций. Используйте этот слой для создания сети обнаружения объектов Fast или Faster R-CNN.

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 height и width являются выходом. 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, которая будет обрезана

  • 'roi' - Список ROI для пула

Используйте входные имена при соединении или отсоединении слоя максимального объединения ROI к другим слоям, используя connectLayers (Deep Learning Toolbox) или disconnectLayers (Deep Learning Toolbox) (требует Deep Learning Toolbox™).

Создание

Синтаксис

layer = roiMaxPooling2dLayer(outputSize)
layer = roiMaxPooling2dLayer(outputSize,'Name',Name)

Описание

layer = roiMaxPooling2dLayer(outputSize) создает максимальный слой объединения для ROIs и устанавливает OutputSize свойство.

пример

layer = roiMaxPooling2dLayer(outputSize,'Name',Name) создает максимальный слой объединения для ROIs и устанавливает необязательный Name свойство. Чтобы создать сеть, содержащую максимальный слой объединения ROI, необходимо задать имя слоя.

Свойства

расширить все

Объединенный выходной размер, заданный как двухэлементный вектор положительных целых чисел вида [height width] .

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 имеет два входов.

Типы данных: double

Входные имена слоя. Этот слой имеет два входа с именем 'in' и 'roi'.

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

Этот пример использует:

Открыть Live Script

Создайте входной слой информация только для чтения.

roiInput = roiInputLayer('Name','roi_input');

Создайте максимальный слой объединения ROI с выходным размером [4 4].

outputSize = [4 4];
roiPool = roiMaxPooling2dLayer(outputSize,'Name','roi_pool');

Добавьте слои к LayerGraph.

lgraph = layerGraph;
lgraph = addLayers(lgraph,roiInput);
lgraph = addLayers(lgraph,roiPool);

Укажите, что выходы входного слоя ROI 'roi' вход слоя максимального объединения ROI.

lgraph = connectLayers(lgraph,'roi_input','roi_pool/roi');
plot(lgraph)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

См. также

| | | (Deep Learning Toolbox) | (Deep Learning Toolbox) | (Deep Learning Toolbox) | (Deep Learning Toolbox)

Темы

Введенный в R2018b

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка