deformable_conv

paddle.fluid.layers. deformable_conv ( input, offset, mask, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, deformable_groups=None, im2col_step=None, param_attr=None, bias_attr=None, modulated=True, name=None ) [源代码]

可变形卷积算子

deformable_conv op对输入4-D Tensor计算2-D可变形卷积。给定输入Tensor x，输出Tensor y，可变形卷积运算如下所示：

可形变卷积v2:

\(y(p) = \sum_{k=1}^{K}{w_k * x(p + p_k + \Delta p_k) * \Delta m_k}\)

可形变卷积v1:

\(y(p) = \sum_{k=1}^{K}{w_k * x(p + p_k + \Delta p_k)}\)

其中 \(\Delta p_k\) 和 \(\Delta m_k\) 分别为第k个位置的可学习偏移和调制标量。在deformable_conv_v1中 \(\Delta m_k\) 为1.

具体细节可以参考论文：<<Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results>> 和 <<Deformable Convolutional Networks>> 。

示例

输入：

input 形状： \((N, C_{in}, H_{in}, W_{in})\)

卷积核形状： \((C_{out}, C_{in}, H_f, W_f)\)

offset 形状： \((N, 2 * deformable\_groups * H_f * H_w, H_{in}, W_{in})\)

mask 形状： \((N, deformable\_groups * H_f * H_w, H_{in}, W_{in})\)

输出：

输出形状： \((N, C_{out}, H_{out}, W_{out})\)

其中

\[ \begin{align}\begin{aligned}H_{out}&= \frac{(H_{in} + 2 * paddings[0] - (dilations[0] * (H_f - 1) + 1))}{strides[0]} + 1\\W_{out}&= \frac{(W_{in} + 2 * paddings[1] - (dilations[1] * (W_f - 1) + 1))}{strides[1]} + 1\end{aligned}\end{align} \]

参数

  • input (Variable) - 形状为 \([N, C, H, W]\) 的输入Tensor，数据类型为float32或float64。

  • offset (Variable) – 可变形卷积层的输入坐标偏移，数据类型为float32或float64。

  • mask (Variable, 可选) – 可变形卷积层的输入掩码，当使用可变形卷积算子v1时，请将mask设置为None, 数据类型为float32或float64。

  • num_filters (int) – 卷积核数，与输出Tensor通道数相同。

  • filter_size (int|tuple) – 卷积核大小。如果filter_size为元组，则必须包含两个整数(filter_size_H, filter_size_W)。若数据类型为int，卷积核形状为(filter_size, filter_size)。

  • stride (int|tuple) – 步长大小。如果stride为元组，则必须包含两个整数(stride_H, stride_W)。否则stride_H = stride_W = stride。默认值为1。

  • padding (int|tuple) – padding大小。如果padding为元组，则必须包含两个整数(padding_H, padding_W)。否则padding_H = padding_W = padding。默认值为0。

  • dilation (int|tuple) – dilation大小。如果dilation为元组，则必须包含两个整数(dilation_H, dilation_W)。否则dilation_H = dilation_W = dilation。默认值为1。

  • groups (int) – 卷积组数。依据Alex Krizhevsky的Deep CNN论文中的分组卷积，有：当group=2时，前一半卷积核只和前一半输入通道有关，而后一半卷积核只和后一半输入通道有关。缺省值为1。

  • deformable_groups (int) – 可变形卷积组数。默认值为1。

  • im2col_step (int) – 每个im2col计算的最大图像数。总batch大小应可以被该值整除或小于该值。如果您面临内存问题，可以尝试在此处使用一个较小的值。默认值为64。

  • param_attr (ParamAttr，可选) – 可变形卷积的可学习权重的属性。如果将其设置为None或某种ParamAttr，可变形卷积将创建ParamAttr作为param_attr。如果没有设置此param_attr的Initializer，该参数将被Normal(0.0, std)初始化，且其中的std为 \((\frac{2.0 }{filter\_elem\_num})^{0.5}\) 。默认值为None。

  • bias_attr (ParamAttr|bool，可选) – 可变形卷积层的偏置的参数属性。如果设为False，则输出单元不会加偏置。如果设为None或者某种ParamAttr，conv2d会创建ParamAttr作为bias_attr。如果不设置bias_attr的Initializer，偏置会被初始化为0。默认值为None。

  • modulated （bool）- 确定使用v1和v2中的哪个版本，如果为True，则选择使用v2。默认值为True。

  • name (str，可选) – 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回

可变形卷积输出的4-D Tensor，数据类型为float32或float64。

返回类型

Variable

抛出异常

ValueError – 如果input, filter_size, stride, padding和groups的大小不匹配。

代码示例

#deformable conv v2:

import paddle.fluid as fluid
C_in, H_in, W_in = 3, 32, 32
filter_size, deformable_groups = 3, 1
data = fluid.layers.data(name='data', shape=[C_in, H_in, W_in], dtype='float32')
offset = fluid.layers.data(name='offset', shape=[2*deformable_groups*filter_size**2, H_in, W_in], dtype='float32')
mask = fluid.layers.data(name='mask', shape=[deformable_groups*filter_size**2, H_in, W_in], dtype='float32')
out = fluid.layers.deformable_conv(input=data, offset=offset, mask=mask,
                                   num_filters=2, filter_size=filter_size, padding=1, modulated=True)

#deformable conv v1:

import paddle.fluid as fluid
C_in, H_in, W_in = 3, 32, 32
filter_size, deformable_groups = 3, 1
data = fluid.layers.data(name='data', shape=[C_in, H_in, W_in], dtype='float32')
offset = fluid.layers.data(name='offset', shape=[2*deformable_groups*filter_size**2, H_in, W_in], dtype='float32')
out = fluid.layers.deformable_conv(input=data, offset=offset, mask=None,
                                   num_filters=2, filter_size=filter_size, padding=1, modulated=False)