(Не рекомендуемый) Создать слой реорганизации для сети обнаружения объектов YOLO v2
YOLOv2ReorgLayer функция не рекомендуется. Использовать spaceToDepthLayer вместо этого.
The yolov2ReorgLayer функция создает YOLOv2ReorgLayer объект, который представляет слой реорганизации для вас, только один раз смотрите сеть обнаружения объектов версии 2 (YOLO v2). Слой реорганизации реорганизовывает функции высокого разрешения с нижнего слоя путем сложения смежных функций в различные каналы. Выход слоя реорганизации подается на слой конкатенации глубин. Слой конкатенации глубин конкатенирует реорганизованные признаки высокого разрешения с функциями низкого разрешения от более высокого слоя.
layer = yolov2ReorgLayer(stride)stride. Для получения дополнительной информации о создании сети YOLO v2 с слоем реорганизации, смотрите Проект сети обнаружения YOLO v2 с слоем реорганизации.
Вы можете найти желаемое значение stride использование:
Слой реорганизации улучшает эффективность сети обнаружения объектов YOLO v2, облегчая конкатенацию функций из различных слоев. Он реорганизовывает размерность карты функций нижнего слоя так, чтобы ее можно было конкатенировать с картой функций более высокого слоя.
Рассмотрим вход функций размера [H W C], где :
H - высота карты функций.
W - ширина карты функций.
C - количество каналов.
Слой реорганизации выбирает значения карты функций из местоположений на основе размеров шагов в stride и добавляет эти функции значения к третьей размерности C. Размер реорганизованной карты функций с слоя реорганизации:
[floor(H/stride(1)) floor(W/stride(2)) C×stride(1)×stride(2)].
Для конкатенации функций высота и ширина реорганизованной карты функций должны совпадать с высотой и шириной карты функций более высокого слоя.
[1] Джозеф. Р, С. К. Диввала, Р. Б. Гиршик, и Ф. Али. «Вы смотрите только один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени». В работе Конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию шаблона (CVPR), стр. 779-788. Лас-Вегас, NV: CVPR, 2016.
[2] Джозеф. Р и Ф. Али. «ЙОЛО 9000: Лучше, Быстрее, Сильнее». В работе Конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию шаблона (CVPR), стр. 6517-6525. Гонолулу, HI: CVPR, 2017.
trainYOLOv2ObjectDetector | yolov2Layers | yolov2ObjectDetector | yolov2OutputLayer | yolov2TransformLayer
