model-optimizer/extensions/ops/psroipooling.py

   1 """
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   3
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   7
   8       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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  15 """
  16
  17 import networkx as nx
  18
  19 from mo.front.common.layout import get_batch_dim, shape_for_layout
  20 from mo.graph.graph import Node, Graph
  21 from mo.ops.op import Op
  22
  23
  24 class PSROIPoolingOp(Op):
  25     op = 'PSROIPooling'
  26
  27     def __init__(self, graph: Graph, attrs: dict):
  28         mandatory_props = {
  29             'type': __class__.op,
  30             'op': __class__.op,
  31             'mode': 'average',
  32             'in_ports_count': 2,
  33             'out_ports_count': 1,
  34             'infer': PSROIPoolingOp.psroipooling_infer
  35         }
  36         super().__init__(graph, mandatory_props, attrs)
  37
  38     def supported_attrs(self):
  39         return [
  40             'spatial_scale',
  41             'output_dim',
  42             'group_size',
  43             'mode',
  44             'spatial_bins_x',
  45             'spatial_bins_y',
  46         ]
  47
  48     @staticmethod
  49     def psroipooling_infer(node: Node):
  50         """
  51         Sets shape of output node according specified parameters input blobs and node
  52         Sets number from the first input blob, channels from the second one, height and width are specified
  53         Parameters
  54         ----------
  55         node
  56         """
  57         shapes = [node.in_node(i).shape for i in range(len(node.in_nodes()))]
  58         if any(s is None for s in shapes):
  59             return
  60         layout = node.graph.graph['layout']
  61         assert len(layout) == 4
  62         node.out_node().shape = shape_for_layout(layout,
  63                                                  batch=shapes[1][get_batch_dim(layout, 4)],
  64                                                  features=node.output_dim,
  65                                                  height=node.group_size,
  66                                                  width=node.group_size)