model-optimizer/extensions/ops/reorgyolo.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 import numpy as np
  19
  20 from mo.graph.graph import Node, Graph
  21 from mo.ops.op import Op, PermuteAttrs
  22
  23
  24 class ReorgYoloOp(Op):
  25     op = 'ReorgYolo'
  26
  27     def __init__(self, graph: Graph, attrs: dict):
  28         mandatory_props = {
  29             'type': __class__.op,
  30             'op': __class__.op,
  31             'infer': ReorgYoloOp.reorgyolo_infer
  32         }
  33         super().__init__(graph, mandatory_props, attrs)
  34
  35     def supported_attrs(self):
  36         return [
  37             'stride'
  38         ]
  39
  40     @staticmethod
  41     def reorgyolo_infer(node: Node):
  42         input_shape = node.in_node(0).shape
  43         if input_shape is None:
  44             return
  45
  46         stride = node.stride
  47
  48         output_shape = np.full_like(input_shape, -1, dtype=np.int64)
  49         output_shape[node.batch_dims] = input_shape[node.batch_dims]  # pylint: disable=unsupported-assignment-operation
  50         output_shape[node.channel_dims] = input_shape[node.channel_dims] * stride ** 2  # pylint: disable=unsupported-assignment-operation
  51         # Round as in caffe
  52         output_shape[node.spatial_dims] = np.round(input_shape[node.spatial_dims] / stride)  # pylint: disable=unsupported-assignment-operation
  53
  54         node.out_node().shape = output_shape
  55         PermuteAttrs.create_permute_attrs(node, attrs=[('channel_dims', 'input:0'), ('spatial_dims', 'input:0')])