inference-engine/src/inference_engine/shape_infer/built-in/ie_deconv_shape_infer.hpp

   1 // Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
   2 // SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
   3 //
   4
   5 #pragma once
   6
   7 #include <description_buffer.hpp>
   8 #include "ie_built_in_impl.hpp"
   9 #include <map>
  10 #include <memory>
  11 #include <string>
  12 #include <vector>
  13 #include <ie_format_parser.h>
  14
  15 namespace InferenceEngine {
  16 namespace ShapeInfer {
  17
  18 /**
  19  *@brief Implementation of Shape inference for Deconvolution layer
  20  */
  21 class DeconvShapeProp : public BuiltInShapeInferImpl {
  22 public:
  23     explicit DeconvShapeProp(const std::string& type) : BuiltInShapeInferImpl(type) {}
  24
  25     void inferShapesImpl(const std::vector<Blob::CPtr>& inBlobs,
  26                          const std::map<std::string, std::string>& params,
  27                          const std::map<std::string, Blob::Ptr>& blobs,
  28                          std::vector<SizeVector>& outShapes) override {
  29         LayerParams lp{};
  30         DeconvolutionLayer deconvLayer(lp);
  31         deconvLayer.params = params;
  32         deconvLayer.type = _type;
  33         validate(&deconvLayer, inBlobs, params, blobs);
  34
  35         auto dims = inShapes[0];
  36         auto dims_size = dims.size();
  37         auto spacial_d_size = dims.size() - 2;
  38         float* OD_temp = new float[spacial_d_size];
  39         size_t*  KDims = new size_t[spacial_d_size];
  40         size_t inputN = dims[0];
  41         for (int i = 0; i < spacial_d_size; i++) {
  42             if (deconvLayer._dilation[i])
  43                 KDims[i] = (deconvLayer._kernel[i] - 1) * deconvLayer._dilation[i] + 1;
  44             else
  45                 KDims[i] = deconvLayer._kernel[i];
  46         }
  47         size_t OC = deconvLayer._out_depth;
  48         std::string padType = deconvLayer._auto_pad;
  49         if (padType == "valid") {
  50             for (int i = 0; i < spacial_d_size; i++)
  51                 OD_temp[i] = dims[dims_size - 1 - i] * deconvLayer._stride[i] + KDims[i] - 1;
  52         } else if ((padType == "same_upper") || (padType == "same_lower")) {
  53             for (int i = 0; i < spacial_d_size; i++)
  54                 OD_temp[i] = dims[dims_size - 1 - i] * deconvLayer._stride[i];
  55         } else {
  56             for (int i = 0; i < spacial_d_size; i++)
  57                 OD_temp[i] = deconvLayer._stride[i] * (dims[dims_size - 1 - i] - 1) +
  58                         KDims[i] - deconvLayer._padding[i] - deconvLayer._pads_end[i];
  59         }
  60         for (int i = 0; i < spacial_d_size; i++)
  61             if (OD_temp[i] < 0)
  62                 THROW_IE_EXCEPTION << "New shapes " << details::dumpVec(dims) << " make output shape negative";
  63
  64         SizeVector outShape = {inputN, OC};
  65         for (int i = spacial_d_size - 1; i >= 0; i--)
  66             outShape.push_back(static_cast<size_t>(OD_temp[i]));
  67
  68         outShapes.emplace_back(outShape);
  69
  70         delete[] OD_temp;
  71         delete[] KDims;
  72     }
  73 };
  74
  75 }  // namespace ShapeInfer
  76 }  // namespace InferenceEngine