modules/dnn/src/layers/blank_layer.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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  16 //
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  19 //
  20 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
  21 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  22 //
  23 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  24 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  25 //     and/or other materials provided with the distribution.
  26 //
  27 //   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
  28 //     derived from this software without specific prior written permission.
  29 //
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  38 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  39 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  40 //
  41 //M*/
  42 #include "../precomp.hpp"
  43
  44 namespace cv
  45 {
  46 namespace dnn
  47 {
  48 class BlankLayerImpl : public BlankLayer
  49 {
  50 public:
  51     BlankLayerImpl(const LayerParams& params)
  52     {
  53         setParamsFrom(params);
  54     }
  55
  56     bool getMemoryShapes(const std::vector<MatShape> &inputs,
  57                          const int requiredOutputs,
  58                          std::vector<MatShape> &outputs,
  59                          std::vector<MatShape> &internals) const
  60     {
  61         Layer::getMemoryShapes(inputs, requiredOutputs, outputs, internals);
  62         return true;
  63     }
  64
  65 #ifdef HAVE_OPENCL
  66     bool forward_ocl(InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals)
  67     {
  68         return true;
  69     }
  70 #endif
  71
  72     void forward(InputArrayOfArrays inputs_arr, OutputArrayOfArrays outputs_arr, OutputArrayOfArrays internals_arr)
  73     {
  74         CV_TRACE_FUNCTION();
  75         CV_TRACE_ARG_VALUE(name, "name", name.c_str());
  76
  77         CV_OCL_RUN((preferableTarget == DNN_TARGET_OPENCL) &&
  78                    OCL_PERFORMANCE_CHECK(ocl::Device::getDefault().isIntel()),
  79                    forward_ocl(inputs_arr, outputs_arr, internals_arr))
  80
  81         Layer::forward_fallback(inputs_arr, outputs_arr, internals_arr);
  82     }
  83
  84     void forward(std::vector<Mat*> &inputs, std::vector<Mat> &outputs, std::vector<Mat> &internals)
  85     {
  86         CV_TRACE_FUNCTION();
  87         CV_TRACE_ARG_VALUE(name, "name", name.c_str());
  88
  89         for (int i = 0, n = outputs.size(); i < n; ++i)
  90             if (outputs[i].data != inputs[i]->data)
  91                 inputs[i]->copyTo(outputs[i]);
  92     }
  93 };
  94
  95 Ptr<Layer> BlankLayer::create(const LayerParams& params)
  96 {
  97     // In case of Caffe's Dropout layer from Faster-RCNN framework,
  98     // https://github.com/rbgirshick/caffe-fast-rcnn/tree/faster-rcnn
  99     // return Power layer.
 100     if (!params.get<bool>("scale_train", true))
 101     {
 102         float scale = 1 - params.get<float>("dropout_ratio", 0.5f);
 103         CV_Assert(scale > 0);
 104
 105         LayerParams powerParams;
 106         powerParams.name = params.name;
 107         powerParams.type = "Power";
 108         powerParams.set("scale", scale);
 109
 110         return PowerLayer::create(powerParams);
 111     }
 112     else
 113         return Ptr<BlankLayer>(new BlankLayerImpl(params));
 114 }
 115
 116 }
 117 }