inference-engine/src/cldnn_engine/cldnn_global_custom_kernels/prior_box_clustered.cl

   1 // Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
   2 //
   3 // Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   4 // you may not use this file except in compliance with the License.
   5 // You may obtain a copy of the License at
   6 //
   7 //      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   8 //
   9 // Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  10 // distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  11 // WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  12 // See the License for the specific language governing permissions and
  13 // limitations under the License.
  14
  15 #pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_fp16 : enable
  16
  17 __kernel void prior_box_clustered(
  18     const __global INPUT0_TYPE*  input0,
  19     const __global INPUT0_TYPE*  input1,
  20     __global OUTPUT0_TYPE* output)
  21 {
  22     const int num_priors_ = sizeof(width_)/sizeof(width_[0]);
  23     const int var_size = sizeof(variance_)/sizeof(variance_[0]);
  24
  25     const float img_width  = (img_w_ == 0) ? INPUT1_DIMS[3] : img_w_;
  26     const float img_height = (img_h_ == 0) ? INPUT1_DIMS[2] : img_h_;
  27
  28     const float r_img_width  = 1.f/img_width;
  29     const float r_img_height = 1.f/img_height;
  30
  31     float step_w = (step_w_ == 0) ? step_ : step_w_;
  32     float step_h = (step_h_ == 0) ? step_ : step_h_;
  33
  34     if ((step_w == 0) & (step_h == 0))
  35     {
  36         step_w = img_width / INPUT0_DIMS[3];
  37         step_h = img_height / INPUT0_DIMS[2];
  38     }
  39
  40     int h = get_global_id(0);
  41     int w = get_global_id(1);
  42
  43     __global OUTPUT0_TYPE* top_data = output + h*INPUT0_DIMS[3]*num_priors_*4 + w*num_priors_*4;
  44     __global OUTPUT0_TYPE* top_data_var = output + OUTPUT0_DIMS[2] + h*INPUT0_DIMS[3]*num_priors_*var_size + w * num_priors_ * var_size;
  45
  46     const float center_x = (w + offset_) * step_w;
  47     const float center_y = (h + offset_) * step_h;
  48
  49     int idx = 0;
  50     for (int s = 0; s < num_priors_; ++s)
  51     {
  52         const float box_width = width_[s];
  53         const float box_height = height_[s];
  54
  55         OUTPUT0_TYPE xmin = (center_x - box_width*0.5f)  * r_img_width;
  56         OUTPUT0_TYPE ymin = (center_y - box_height*0.5f) * r_img_height;
  57         OUTPUT0_TYPE xmax = (center_x + box_width*0.5f)  * r_img_width;
  58         OUTPUT0_TYPE ymax = (center_y + box_height*0.5f) * r_img_height;
  59
  60         if (clip_)
  61         {
  62             xmin = min(max(xmin, (OUTPUT0_TYPE)(0.0f)), (OUTPUT0_TYPE)(1.0f));
  63             ymin = min(max(ymin, (OUTPUT0_TYPE)(0.0f)), (OUTPUT0_TYPE)(1.0f));
  64             xmax = min(max(xmax, (OUTPUT0_TYPE)(0.0f)), (OUTPUT0_TYPE)(1.0f));
  65             ymax = min(max(ymax, (OUTPUT0_TYPE)(0.0f)), (OUTPUT0_TYPE)(1.0f));
  66         }
  67
  68         top_data[idx++] = xmin;
  69         top_data[idx++] = ymin;
  70         top_data[idx++] = xmax;
  71         top_data[idx++] = ymax;
  72
  73         for (int i = 0; i < var_size; i++)
  74         {
  75             top_data_var[s * var_size + i] = variance_[i];
  76         }
  77     }
  78 }