inference-engine/src/inference_engine/builders/ie_crop_layer.cpp

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   2 // SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
   3 //
   4
   5 #include <builders/ie_crop_layer.hpp>
   6 #include <ie_cnn_layer_builder.h>
   7
   8 #include <vector>
   9 #include <string>
  10
  11 using namespace InferenceEngine;
  12
  13 Builder::CropLayer::CropLayer(const std::string& name): LayerDecorator("Crop", name) {
  14     getLayer()->getOutputPorts().resize(1);
  15     getLayer()->getInputPorts().resize(2);
  16 }
  17
  18 Builder::CropLayer::CropLayer(const Layer::Ptr& layer): LayerDecorator(layer) {
  19     checkType("Crop");
  20 }
  21
  22 Builder::CropLayer::CropLayer(const Layer::CPtr& layer): LayerDecorator(layer) {
  23     checkType("Crop");
  24 }
  25
  26 Builder::CropLayer& Builder::CropLayer::setName(const std::string& name) {
  27     getLayer()->setName(name);
  28     return *this;
  29 }
  30
  31 const std::vector<Port>& Builder::CropLayer::getInputPorts() const {
  32     return getLayer()->getInputPorts();
  33 }
  34
  35 Builder::CropLayer& Builder::CropLayer::setInputPorts(const std::vector<Port>& ports) {
  36     getLayer()->getInputPorts() = ports;
  37     return *this;
  38 }
  39
  40 const Port& Builder::CropLayer::getOutputPort() const {
  41     return getLayer()->getOutputPorts()[0];
  42 }
  43
  44 Builder::CropLayer& Builder::CropLayer::setOutputPort(const Port &port) {
  45     getLayer()->getOutputPorts()[0] = port;
  46     return *this;
  47 }
  48
  49 const std::vector<size_t> Builder::CropLayer::getAxis() const {
  50     return getLayer()->getParameters().at("axis");
  51 }
  52
  53 Builder::CropLayer& Builder::CropLayer::setAxis(const std::vector<size_t>& axis) {
  54     getLayer()->getParameters()["axis"] = axis;
  55     return *this;
  56 }
  57
  58 const std::vector<size_t> Builder::CropLayer::getOffset() const {
  59     return getLayer()->getParameters().at("offset");
  60 }
  61
  62 Builder::CropLayer& Builder::CropLayer::setOffset(const std::vector<size_t>& offsets) {
  63     getLayer()->getParameters()["offset"] = offsets;
  64     return *this;
  65 }
  66
  67 REG_VALIDATOR_FOR(Crop, [] (const InferenceEngine::Builder::Layer::CPtr& input_layer, bool partial) {
  68     if (input_layer->getInputPorts().size() != 2) {
  69         THROW_IE_EXCEPTION << "Incorrect parameters for getLayer() " << input_layer->getName()
  70                            << " should have 2 input ports.";
  71     }
  72     if (input_layer->getOutputPorts().size() != 1) {
  73         THROW_IE_EXCEPTION << "Incorrect parameters for getLayer() " << input_layer->getName()
  74                            << " should have 1 output port";
  75     }
  76     Builder::CropLayer layer(input_layer);
  77     if (layer.getAxis().size() != layer.getOffset().size()) {
  78         THROW_IE_EXCEPTION <<  "Incorrect parameters for getLayer() " << input_layer->getName()
  79                            << ". Axis size must be equal to the size of Offset";
  80     }
  81     for (size_t i = 0; i < layer.getAxis().size(); ++i) {
  82         const size_t index = layer.getAxis()[i];
  83         if (index >= layer.getInputPorts()[0].shape().size()) {
  84             THROW_IE_EXCEPTION << "Incorrect parameters for getLayer() " << input_layer->getName()
  85                                << ". Each element of Axis should be less than input shape length";
  86         }
  87         if (layer.getOutputPort().shape()[index] != layer.getInputPorts()[1].shape()[index]) {
  88             THROW_IE_EXCEPTION <<  "Incorrect parameters for getLayer() " << input_layer->getName()
  89                                << ". The second input shapes should have the same value as the output shapes in the indexes contained in Axis";
  90         }
  91         if (layer.getInputPorts()[0].shape()[index] < layer.getOutputPort().shape()[index] + layer.getOffset()[i]) {
  92             THROW_IE_EXCEPTION <<  "Incorrect parameters for getLayer() " << input_layer->getName()
  93                                << ". The sum of offset and output shape in the " << i + 1 << " dimension is bigger then input shape size";
  94         }
  95     }
  96 });
  97
  98 REG_CONVERTER_FOR(Crop, [](const CNNLayerPtr& cnnLayer, Builder::Layer& layer) {
  99     std::vector<unsigned int> tmp = cnnLayer->GetParamAsUInts("axis");
 100     layer.getParameters()["axis"] = std::vector<size_t>(tmp.size());
 101     for (size_t i = 0; i < tmp.size(); ++i) {
 102         layer.getParameters()["axis"].as<std::vector<size_t>>()[i] = static_cast<size_t>(tmp[i]);
 103     }
 104
 105     tmp = cnnLayer->GetParamAsUInts("offset");
 106     layer.getParameters()["offset"] = std::vector<size_t>(tmp.size());
 107     for (size_t i = 0; i < tmp.size(); ++i) {
 108         layer.getParameters()["offset"].as<std::vector<size_t>>()[i] = static_cast<size_t>(tmp[i]);
 109     }
 110 });