inference-engine/thirdparty/clDNN/tests/test_cases/pyramid_roi_align_gpu_test.cpp

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  14
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  16 #include <gtest/gtest.h>
  17
  18 #include <api/CPP/engine.hpp>
  19 #include <api/CPP/input_layout.hpp>
  20 #include <api/CPP/pyramid_roi_align.hpp>
  21 #include <api/CPP/memory.hpp>
  22 #include <api/CPP/topology.hpp>
  23 #include <api/CPP/network.hpp>
  24 #include <api/CPP/mutable_data.hpp>
  25
  26 #include "test_utils/test_utils.h"
  27
  28
  29 using namespace cldnn;
  30 using namespace tests;
  31
  32 enum Test_index { //order the same as test_data table
  33     BOXES = 0,
  34     IMAGE_META,
  35     P5,
  36     P4,
  37     P3,
  38     P2,
  39     POOL
  40 };
  41
  42 struct Test_data
  43 {
  44     const char *parameter_name;
  45     int32_t b, f, x, y;
  46     std::vector<float> dataTMP;
  47 };
  48
  49 Test_data test_data [] = //order the same as enum Test_index
  50 {
  51     {
  52         "boxes",
  53         1, 1, 1, 4,
  54         { 0.274695277f, 0.39985016f, 0.751607299f, 0.649529517f }
  55     },
  56     {
  57         "image_meta",
  58         1, 1, 1, 93,
  59         { 0, 415, 640, 3, 1024, 1024, 3, 180, 0, 844, 1024, 1.6f }
  60     },
  61     {
  62         "P5",
  63         1, 1, 32, 32,
  64         {
  65             -2.33415818f, -1.46765602f,  -0.998123348f, -0.945146739f, -0.721071541f, -1.19279253f, -1.37023795f,   -1.61545324f,  -2.03868198f,  -1.72659981f,  -1.5598495f,   -1.55309856f,  -1.53211606f, -1.86645496f, -1.84540808f,   -1.68674099f, -1.60733783f, -1.43271363f, -1.37408626f,  -1.35044777f, -1.25868618f, -0.965965867f, -0.881696165f, -0.709434509f, -0.494760394f, -0.482933104f, -1.26238084f, -1.45486391f, -1.00801146f, -0.840218246f, -0.420806766f, 0.635412455f,
  66             -5.15252113f, -4.81609535f,  -4.33736563f,  -4.5069356f,   -4.69305611f,  -5.35324192f, -5.4090085f,    -5.18345022f,  -5.57966137f,  -6.08182287f,  -6.4237361f,   -6.63587379f,  -6.60395145f, -6.99704218f, -7.26061678f,   -7.13621283f, -6.92309761f, -6.54043388f, -6.0931859f,   -5.95154953f, -5.92886162f, -5.60794735f,  -5.39521217f,  -5.24937916f,  -4.93126583f,  -5.03314447f,  -6.35518694f, -5.97401428f, -4.61507177f, -3.88595009f,  -3.10539627f, -1.12507141f,
  67             -4.58263206f, -4.23551846f,  -3.71995449f,  -3.9303925f,   -4.22284889f,  -4.90389252f, -4.90515423f,   -4.35046101f,  -4.93061686f,  -5.62805653f,  -7.13111687f,  -8.04961014f,  -8.61973f,    -8.91128826f, -9.59987259f,   -9.77626991f, -9.34930134f, -8.41235256f, -7.99330997f,  -7.56377172f, -7.41074753f, -7.68792772f, -7.52159262f, -7.23604727f, -6.43461895f, -6.30558538f, -7.42862511f, -6.57217264f, -4.36673212f, -3.42791319f, -2.78279519f, -1.13899291f,
  68             -4.05928659f, -3.63066411f,  -3.08045626f,  -3.49022269f,  -3.33089471f,  -3.98461342f, -3.60927105f,   -3.47735429f,  -4.22189903f,  -5.61483288f,  -6.73310328f,  -7.82119894f,  -7.76680946f, -7.81351185f, -8.53846359f,   -8.85490894f, -8.87630653f, -8.05196667f, -7.37027693f,  -6.48965073f, -6.0011878f, -6.49297428f, -6.87221718f, -6.6889801f, -5.67975998f, -5.48370981f, -6.48479271f, -5.99923038f, -4.15075731f, -3.24771428f, -2.38959575f, -0.802779257f,
  69             -3.8221159f,  -3.2125051f,   -2.67735672f,  -3.35456967f,  -2.42953777f,  -1.97508657f, -0.0455740131f, 0.200172856f,  -1.73673642f,  -4.14228773f,  -6.05798674f,  -6.92922974f,  -6.31088972f, -5.24032164f, -5.8104291f,    -6.21769142f, -6.71948385f, -6.34254694f, -5.40050459f,  -3.83635306f, -2.84016895f, -3.47709227f, -4.53029394f, -4.79398346f, -4.15029287f, -4.34026718f, -5.05020094f, -4.96476984f, -3.85935163f, -3.06635952f, -2.21780515f, -0.550920606f,
  70             -3.38425207f, -2.47040701f,  -1.75725257f,  -2.67789435f,  -1.93510687f,  -0.023562137f, 3.12235284f,   3.195858f,     -0.502758205f, -3.64130497f,  -4.92483091f,  -5.37235212f,  -4.44142771f, -3.01087427f, -2.56460142f,   -3.36131048f, -4.67883253f, -4.97649288f, -4.15489054f,  -3.05888772f, -2.53061557f, -2.89280939f, -3.89569187f, -3.85883617f, -3.85448074f, -3.72637963f, -4.17853975f, -3.72458243f, -3.2028439f, -2.26282644f, -1.57095635f, -0.0362351872f,
  71             -2.86179805f, -1.77212584f,  -1.01908028f,  -2.22856259f,  -2.04378486f,  -0.389851034f, 2.5954473f,    3.546386f,     -0.572356939f, -3.22942686f,  -4.71709538f,  -5.06511068f,  -4.19580078f, -2.62281418f, -1.84743559f,   -1.72474909f, -2.85398459f, -3.05193329f, -2.1715126f,   -1.87324941f, -2.42470956f, -3.27851868f, -4.05942631f, -3.64058971f, -3.65105247f, -3.37935495f, -3.88859773f, -3.24483466f, -2.69226313f, -1.51380038f, -0.803811312f, 0.575846195f,
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  96             -4.02035284f, -4.02879238f,  -4.01832962f,  -4.46334934f,  -5.42945766f,  -7.13510704f, -7.44949913f,   -7.30862284f,  -7.11234093f,  -7.16781139f,  -7.24586773f,  -7.57177401f,  -7.80264711f, -7.91191673f, -7.63455296f,   -7.31139612f, -7.24533272f, -7.21524429f, -7.19505501f,  -7.53508186f, -7.19776154f, -6.55349255f, -6.06127691f, -5.76581764f, -6.03102398f, -6.42573166f, -7.26578999f, -6.23923731f, -5.2162056f, -4.30992317f, -3.86889744f, -2.24626088f
  97         }
  98     },
  99     {
 100         "P4",
 101         1, 1, 64, 64,
 102         {/*Intentionaly 0 elements. Test for this elemnt does not used*/}
 103     },
 104     {
 105         "P3",
 106         1, 1, 128, 128,
 107         {/*Intentionaly 0 elements. Test for this elemnt does not used*/}
 108     },
 109     {
 110         "P2",
 111         1, 1, 128, 128,
 112         {/*Intentionaly 0 elements. Test for this elemnt does not used*/}
 113     },
 114     {
 115         "pool",
 116         1, 1, 7, 7,
 117         {/*Intentionaly 0 elements. Values not important - only layout*/}
 118     }
 119 };
 120
 121 memory allocate_memory(Test_index key, const engine &engine)
 122 {
 123     auto ret = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx, { test_data[key].b, test_data[key].f, test_data[key].y, test_data[key].x } });
 124     set_values(ret, test_data[key].dataTMP);
 125     return ret;
 126 }
 127
 128 TEST(pyramidROIAlign_gpu, basic_functionality)
 129 {
 130     const auto& engine = get_test_engine();
 131
 132     std::vector<float> answer =
 133     {
 134             -5.56710863f, -4.15980053f,  -3.62781334f, -4.4299016f,   -4.32974339f,  -4.59520054f, -5.14869022f,
 135             -4.04856586f, -6.20199442f,  -8.62770653f, -9.3613081f,   -7.69766426f,  -4.6893239f,  -1.79761052f,
 136             -2.1207974f,  -0.0283275843f, 2.62955427f,  0.693355441f, -3.21296549f,  -5.62806273f, -6.13721943f,
 137             -3.01667213f,  1.90189886f,   9.18445969f,  11.0731812f,   5.476161f,    -2.67103052f, -8.19120693f,
 138             -5.73783922f, -2.93177485f,   5.87217808f,  11.9360819f,   10.5841255f,   4.8481946f,  -0.81512779f,
 139             -2.63171887f, -3.56354189f,  -4.38874054f, -2.65824175f,   0.0660879612f, 0.36207819f, -0.571367621f,
 140             -2.00750613f, -4.5745883f,   -8.36942673f, -10.7424393f,  -9.67979145f,  -7.39468241f, -4.24828815f
 141     };
 142
 143     auto boxes = allocate_memory(BOXES, engine);
 144     auto image_meta = allocate_memory(IMAGE_META, engine);
 145     auto P5_tensor = allocate_memory(P5, engine);
 146     auto P4_tensor = allocate_memory(P4, engine);
 147     auto P3_tensor = allocate_memory(P3, engine);
 148     auto P2_tensor = allocate_memory(P2, engine);
 149     auto pool_size = allocate_memory(POOL, engine);
 150
 151     topology topo;
 152     topo.add(input_layout(test_data[BOXES].parameter_name, boxes.get_layout()));
 153     topo.add(input_layout(test_data[IMAGE_META].parameter_name, image_meta.get_layout()));
 154     topo.add(input_layout(test_data[P2].parameter_name, P2_tensor.get_layout()));
 155     topo.add(input_layout(test_data[P3].parameter_name, P3_tensor.get_layout()));
 156     topo.add(input_layout(test_data[P4].parameter_name, P4_tensor.get_layout()));
 157     topo.add(input_layout(test_data[P5].parameter_name, P5_tensor.get_layout()));
 158     topo.add(input_layout(test_data[POOL].parameter_name, pool_size.get_layout()));
 159
 160     topo.add(pyramid_roi_align("pyramidROIAlign",
 161             test_data[BOXES].parameter_name,
 162             test_data[IMAGE_META].parameter_name,
 163             test_data[P2].parameter_name,
 164             test_data[P3].parameter_name,
 165             test_data[P4].parameter_name,
 166             test_data[P5].parameter_name,
 167             test_data[POOL].parameter_name));
 168
 169     network net(engine, topo);
 170     net.set_input_data(test_data[BOXES].parameter_name, boxes);
 171     net.set_input_data(test_data[IMAGE_META].parameter_name, image_meta);
 172     net.set_input_data(test_data[P2].parameter_name, P2_tensor);
 173     net.set_input_data(test_data[P3].parameter_name, P3_tensor);
 174     net.set_input_data(test_data[P4].parameter_name, P4_tensor);
 175     net.set_input_data(test_data[P5].parameter_name, P5_tensor);
 176     net.set_input_data(test_data[POOL].parameter_name, pool_size);
 177
 178     auto outputs = net.execute();
 179
 180     EXPECT_EQ(outputs.size(), size_t(1));
 181     EXPECT_EQ(outputs.begin()->first, "pyramidROIAlign");
 182
 183     auto output_mem = outputs.at("pyramidROIAlign").get_memory();
 184     auto output_ptr = output_mem.pointer<float>();
 185
 186     int k = 0;
 187     for (float val1 : output_ptr)
 188     {
 189         EXPECT_NEAR(val1, answer[k++], 1e-5);
 190     }
 191 }