deformable_conv

注意：该API仅支持【静态图】模式

  • 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:

deformable_conv - 图1

可形变卷积v1:

deformable_conv - 图2

其中

deformable_conv - 图3 和 deformable_conv - 图4 分别为第k个位置的可学习偏移和调制标量。在deformable_conv_v1中 deformable_conv - 图5 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：

deformable_conv - 图6

卷积核形状：

deformable_conv - 图7

offset 形状：

deformable_conv - 图8

mask 形状：

deformable_conv - 图9

  • 输出：
  • 输出形状： deformable_conv - 图10

其中

deformable_conv - 图11

  • 参数：
    • input (Variable) - 形状为 deformable_conv - 图12 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 deformable_conv - 图13 。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

  1. #deformable conv v2:
  2.  
  3. import paddle.fluid as fluid
  4. C_in, H_in, W_in = 3, 32, 32
  5. filter_size, deformable_groups = 3, 1
  6. data = fluid.layers.data(name='data', shape=[C_in, H_in, W_in], dtype='float32')
  7. offset = fluid.layers.data(name='offset', shape=[2*deformable_groups*filter_size**2, H_in, W_in], dtype='float32')
  8. mask = fluid.layers.data(name='mask', shape=[deformable_groups*filter_size**2, H_in, W_in], dtype='float32')
  9. out = fluid.layers.deformable_conv(input=data, offset=offset, mask=mask,
  10.                                    num_filters=2, filter_size=filter_size, padding=1, modulated=True)
  11.  
  12. #deformable conv v1:
  13.  
  14. import paddle.fluid as fluid
  15. C_in, H_in, W_in = 3, 32, 32
  16. filter_size, deformable_groups = 3, 1
  17. data = fluid.layers.data(name='data', shape=[C_in, H_in, W_in], dtype='float32')
  18. offset = fluid.layers.data(name='offset', shape=[2*deformable_groups*filter_size**2, H_in, W_in], dtype='float32')
  19. out = fluid.layers.deformable_conv(input=data, offset=offset, mask=None,
  20.                                    num_filters=2, filter_size=filter_size, padding=1, modulated=False)