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

   1 """
   2  Copyright (c) 2017-2019 Intel Corporation
   3
   4  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   5  you may not use this file except in compliance with the License.
   6  You may obtain a copy of the License at
   7
   8       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9
  10  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13  See the License for the specific language governing permissions and
  14  limitations under the License.
  15 """
  16
  17 import networkx as nx
  18
  19 from mo.graph.graph import Graph
  20 from mo.front.common.replacement import FrontReplacementPattern
  21 from extensions.front.mxnet.ssd_pattern_remove_transpose import SsdPatternRemoveTranspose
  22 from extensions.front.mxnet.ssd_pattern_flatten_softmax_activation import SsdPatternFlattenSoftmaxActivation
  23
  24
  25 class SsdReorderDetectionOutInputs(FrontReplacementPattern):
  26
  27     enabled = True
  28
  29     def run_before(self):
  30         return [SsdPatternFlattenSoftmaxActivation, SsdPatternRemoveTranspose]
  31
  32     @staticmethod
  33     def pattern():
  34         return dict(
  35             nodes=[
  36                 ('multi_box_detection', dict(op='_contrib_MultiBoxDetection'))
  37             ],
  38             edges=[])
  39
  40     @staticmethod
  41     def replace_pattern(graph: Graph, match: dict):
  42         """
  43         DetectionOutput layer has another order of inputs unlike mxnet.
  44         Need to reorder _contrib_MultiBoxDetection inputs
  45         for correct conversion to DetectionOutput layer.
  46
  47         Parameters
  48         ----------
  49         graph : Graph
  50            Graph with loaded model.
  51         """
  52         multi_box_detection_node = match['multi_box_detection']
  53         conf_node = multi_box_detection_node.in_node(0)
  54         loc_node = multi_box_detection_node.in_node(1)
  55
  56         conf_edge_data = graph.get_edge_data(conf_node.id, multi_box_detection_node.id)
  57         conf_out_port = conf_edge_data[0]['out']
  58         conf_in_port = conf_edge_data[0]['in']
  59
  60         loc_edge_data = graph.get_edge_data(loc_node.id, multi_box_detection_node.id)
  61         loc_out_port = loc_edge_data[0]['out']
  62         loc_in_port = loc_edge_data[0]['in']
  63
  64         graph.remove_edge(conf_node.id, multi_box_detection_node.id)
  65         graph.remove_edge(loc_node.id, multi_box_detection_node.id)
  66
  67         graph.create_edge(loc_node, multi_box_detection_node, in_port=conf_in_port, out_port=conf_out_port)
  68         graph.create_edge(conf_node, multi_box_detection_node, in_port=loc_in_port, out_port=loc_out_port)