Реализована ли какая-либо реализация пула с помощью caffe? - PullRequest
Новая
       11

Реализована ли какая-либо реализация пула с помощью caffe?

0 голосов
/ 12 марта 2019

Я ничего не получил от Google или GitHub.

До сих пор мне приходилось нарезать два шарика с формой [N, C, H, W] на 2 * C шариков с формой [N, 1, H, W] и переставлять новые капли в форму [N, H, W, 1], затем объединение с размером ядра = 1 на новых BLOB-объектах. И присоединиться к [N, H, W, C] и, наконец, перейти к [N, C, H, W].

Есть ли хорошая реализация пула по каналу?

1 Ответ

0 голосов
/ 13 марта 2019

Для меня это звучит не как пул по каналам (который должен генерировать один выходной канал), а по элементам МАКС. Операция: 

layer {
  name: "input_1"
  type: "Input"
  top: "input_1"
  input_param {
    shape {
      dim: 1
      dim: 2
      dim: 3
      dim: 3
    }
  }
}

layer {
  name: "input_2"
  type: "Input"
  top: "input_2"
  input_param {
    shape {
      dim: 1
      dim: 2
      dim: 3
      dim: 3
    }
  }  
}

layer {
   name: "channel_max"
   type: "Eltwise"
   bottom: "input_1"
   bottom: "input_2"
   top: "channel_max"
   eltwise_param {
      operation: MAX
   }
}

Следующий код:

import caffe
import numpy as np


caffe.set_mode_cpu()
net = caffe.Net('net.prototxt', 1)

net.blobs['input_1'].data[...] = np.random.randint(10, size=(1, 2, 3, 3))
net.blobs['input_2'].data[...] = np.random.randint(10, size=(1, 2, 3, 3))

net.forward()
print('Blob #1:')
print(net.blobs['input_1'].data)
print('Blob #2:')
print(net.blobs['input_2'].data)

print('Result:')
print(net.blobs['channel_max'].data)

Объединяет два больших объекта в один с одинаковым количеством каналов, заполненных максимальными значениями карт объектов: 

Blob #1:
[[[[5. 6. 5.]
   [1. 6. 1.]
   [4. 7. 6.]]

  [[9. 8. 3.]
   [8. 8. 8.]
   [6. 9. 9.]]]]
Blob #2:
[[[[4. 1. 1.]
   [2. 1. 3.]
   [6. 1. 0.]]

  [[3. 8. 7.]
   [8. 2. 4.]
   [2. 8. 1.]]]]
Result:
[[[[5. 6. 5.]
   [2. 6. 3.]
   [6. 7. 6.]]

  [[9. 8. 7.]
   [8. 8. 8.]
   [6. 9. 9.]]]]
...