Слой сети для вывода карты функций фиксированного размера для прямоугольных областей интереса (ROI)
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™).
layer = roiMaxPooling2dLayer(outputSize)
создает максимальный слой объединения для ROIs и устанавливает OutputSize
свойство.
roiInputLayer
| trainFasterRCNNObjectDetector
| trainFastRCNNObjectDetector
| connectLayers
(Deep Learning Toolbox) | layerGraph
(Deep Learning Toolbox) | maxPooling2dLayer
(Deep Learning Toolbox) | removeLayers
(Deep Learning Toolbox)