model-optimizer/extensions/front/mxnet/ssd_pattern_flatten_softmax_activation.py

   1 """
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   3
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   7
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  15 """
  16
  17 import networkx as nx
  18 from mo.graph.graph import create_edge
  19 from mo.front.common.replacement import FrontReplacementSubgraph
  20 from extensions.front.mxnet.ssd_pattern_remove_flatten import SsdPatternRemoveFlatten
  21 from extensions.front.mxnet.ssd_pattern_remove_reshape import SsdPatternRemoveReshape
  22
  23 from mo.ops.reshape import Reshape
  24
  25
  26 class SsdPatternFlattenSoftmaxActivation(FrontReplacementSubgraph):
  27
  28     enabled = True
  29
  30     def run_before(self):
  31         return [SsdPatternRemoveFlatten, SsdPatternRemoveReshape]
  32
  33     def pattern(self):
  34         return dict(
  35             nodes=[
  36                 ('softmax_activation', dict(op='SoftmaxActivation')),
  37                 ('multi_box_detection', dict(op='_contrib_MultiBoxDetection'))
  38             ],
  39             edges=[
  40                 ('softmax_activation', 'multi_box_detection', {'in': 1})
  41             ],
  42             node_attrs=['op'],
  43             edge_attrs=['in'])
  44
  45     def replace_sub_graph(self, graph: nx.MultiDiGraph, match: dict):
  46         """
  47         Need to find the pattern: SoftmaxActivation -> DetectionOutput
  48         DetectionOutput in IE expects flattened input from SoftMax, that is why there is the need to add
  49         Flatten layer
  50
  51         Parameters
  52         ----------
  53         graph : nx.MultiDiGraph
  54            Graph with loaded model.
  55          match : dict
  56            Patterns which were found in graph structure.
  57         """
  58         softmax_activation = match['softmax_activation']
  59         multi_box_detection = match['multi_box_detection']
  60         edge_data = graph.get_edge_data(softmax_activation.id, multi_box_detection.id)
  61         out_port = edge_data[0]['out']
  62         in_port = edge_data[0]['in']
  63         graph.remove_edge(softmax_activation.id, multi_box_detection.id)
  64         symbol_node = dict(
  65             op='Flatten',
  66             name=multi_box_detection.name + '/Reshape_',
  67             dim=[0,-1]
  68         )
  69         new_reshape_op = Reshape(graph, {'symbol_dict': symbol_node} )
  70         new_reshape_node = new_reshape_op.create_node([softmax_activation])
  71         create_edge(new_reshape_node, multi_box_detection, in_port=in_port, out_port=out_port)