model-optimizer/mo/front/common/partial_infer/roipooling.py

   1 """
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   3
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   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
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  11  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
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  13  See the License for the specific language governing permissions and
  14  limitations under the License.
  15 """
  16
  17 import logging as log
  18 import numpy as np
  19
  20 from mo.front.common.layout import get_batch_dim, get_features_dim, get_height_dim, get_width_dim, shape_for_layout
  21 from mo.graph.graph import Node
  22
  23
  24 def roipooling_infer(node: Node):
  25     """
  26     Sets shape of output node according specified parameters input blobs and node
  27     Sets number from the first input blob, channels from the second one, height and width are specified
  28     Parameters
  29     ----------
  30     node
  31     """
  32     shapes = [node.in_node(i).shape for i in range(len(node.in_nodes()))]
  33     if any(s is None for s in shapes):
  34         return
  35     if len(node.in_nodes()) == 4:  # TensorFlow case of CropAndResize operation
  36         crop_size = node.in_node(3).value
  37         if crop_size is None:
  38             log.error('The ROIPooling size is not known for node {}'.format(node.soft_get('name')))
  39             return
  40         if not isinstance(crop_size, np.ndarray) or len(crop_size) != 2:
  41             log.error('The ROIPooling size is should have 2 elements for node {}'.format(node.soft_get('name')))
  42         node.pooled_h = crop_size[0]
  43         node.pooled_w = crop_size[1]
  44         node.graph.remove_edge(node.in_node(3).id, node.id)
  45         node.graph.remove_edge(node.in_node(2).id, node.id)
  46
  47     layout = node.graph.graph['layout']
  48     assert len(layout) == 4
  49
  50     node.out_node().shape = shape_for_layout(layout,
  51                                              batch=shapes[1][get_batch_dim(layout, 4)],
  52                                              features=shapes[0][get_features_dim(layout, 4)],
  53                                              height=node.pooled_h,
  54                                              width=node.pooled_w)