modules/dnn/src/layers/blank_layer.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
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   8 //
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  11 //                For Open Source Computer Vision Library
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  16 //
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  19 //
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  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.
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  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         std::vector<UMat> inputs;
  69         std::vector<UMat> outputs;
  70
  71         inputs_.getUMatVector(inputs);
  72         outputs_.getUMatVector(outputs);
  73
  74         for (int i = 0, n = outputs.size(); i < n; ++i)
  75         {
  76             void *src_handle = inputs[i].handle(ACCESS_READ);
  77             void *dst_handle = outputs[i].handle(ACCESS_WRITE);
  78             if (src_handle != dst_handle)
  79                 inputs[i].copyTo(outputs[i]);
  80         }
  81
  82         return true;
  83     }
  84 #endif
  85
  86     void forward(InputArrayOfArrays inputs_arr, OutputArrayOfArrays outputs_arr, OutputArrayOfArrays internals_arr)
  87     {
  88         CV_TRACE_FUNCTION();
  89         CV_TRACE_ARG_VALUE(name, "name", name.c_str());
  90
  91         CV_OCL_RUN((preferableTarget == DNN_TARGET_OPENCL) &&
  92                    OCL_PERFORMANCE_CHECK(ocl::Device::getDefault().isIntel()),
  93                    forward_ocl(inputs_arr, outputs_arr, internals_arr))
  94
  95         Layer::forward_fallback(inputs_arr, outputs_arr, internals_arr);
  96     }
  97
  98     void forward(std::vector<Mat*> &inputs, std::vector<Mat> &outputs, std::vector<Mat> &internals)
  99     {
 100         CV_TRACE_FUNCTION();
 101         CV_TRACE_ARG_VALUE(name, "name", name.c_str());
 102
 103         for (int i = 0, n = outputs.size(); i < n; ++i)
 104             if (outputs[i].data != inputs[i]->data)
 105                 inputs[i]->copyTo(outputs[i]);
 106     }
 107 };
 108
 109 Ptr<Layer> BlankLayer::create(const LayerParams& params)
 110 {
 111     // In case of Caffe's Dropout layer from Faster-RCNN framework,
 112     // https://github.com/rbgirshick/caffe-fast-rcnn/tree/faster-rcnn
 113     // return Power layer.
 114     if (!params.get<bool>("scale_train", true))
 115     {
 116         float scale = 1 - params.get<float>("dropout_ratio", 0.5f);
 117         CV_Assert(scale > 0);
 118
 119         LayerParams powerParams;
 120         powerParams.name = params.name;
 121         powerParams.type = "Power";
 122         powerParams.set("scale", scale);
 123
 124         return PowerLayer::create(powerParams);
 125     }
 126     else
 127         return Ptr<BlankLayer>(new BlankLayerImpl(params));
 128 }
 129
 130 }
 131 }