modules/dnn/src/layers/split_layer.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
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   4 //
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   6 //  If you do not agree to this license, do not download, install,
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   8 //
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  10 //                           License Agreement
  11 //                For Open Source Computer Vision Library
  12 //
  13 // Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
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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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  36 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
  37 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
  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
  43 #include "../precomp.hpp"
  44 #include "../op_cuda.hpp"
  45 #include "layers_common.hpp"
  46
  47 #ifdef HAVE_CUDA
  48 #include "../cuda4dnn/primitives/split.hpp"
  49 using namespace cv::dnn::cuda4dnn;
  50 #endif
  51
  52 namespace cv
  53 {
  54 namespace dnn
  55 {
  56
  57 class SplitLayerImpl CV_FINAL : public SplitLayer
  58 {
  59 public:
  60     SplitLayerImpl(const LayerParams &params)
  61     {
  62         setParamsFrom(params);
  63         //TODO: maybe "top_count" param is useless because it can be determined by output connections number
  64         if (params.has("top_count"))
  65         {
  66             outputsCount = params.get<int>("top_count");
  67             CV_Assert(outputsCount >= 0);
  68         }
  69         else
  70         {
  71             outputsCount = -1;
  72         }
  73     }
  74
  75     virtual bool supportBackend(int backendId) CV_OVERRIDE
  76     {
  77         return backendId == DNN_BACKEND_OPENCV ||
  78                backendId == DNN_BACKEND_CUDA;
  79     }
  80
  81     bool getMemoryShapes(const std::vector<MatShape> &inputs,
  82                          const int requiredOutputs,
  83                          std::vector<MatShape> &outputs,
  84                          std::vector<MatShape> &internals) const CV_OVERRIDE
  85     {
  86         CV_Assert(inputs.size() == 1);
  87
  88         Layer::getMemoryShapes(inputs, max(1, outputsCount >= 0 ? outputsCount : requiredOutputs),
  89                                outputs, internals);
  90         return false;
  91     }
  92
  93     void forward(InputArrayOfArrays inputs_arr, OutputArrayOfArrays outputs_arr, OutputArrayOfArrays internals_arr) CV_OVERRIDE
  94     {
  95         CV_TRACE_FUNCTION();
  96         CV_TRACE_ARG_VALUE(name, "name", name.c_str());
  97
  98         std::vector<Mat> inputs, outputs;
  99         inputs_arr.getMatVector(inputs);
 100         outputs_arr.getMatVector(outputs);
 101         for (size_t i = 0; i < outputs.size(); i++)
 102         {
 103             CV_Assert(inputs[0].total() == outputs[i].total());
 104             inputs[0].copyTo(outputs[i]);
 105         }
 106     }
 107
 108 #ifdef HAVE_CUDA
 109     Ptr<BackendNode> initCUDA(
 110         void *context_,
 111         const std::vector<Ptr<BackendWrapper>>& inputs,
 112         const std::vector<Ptr<BackendWrapper>>& outputs
 113     ) override
 114     {
 115         auto context = reinterpret_cast<csl::CSLContext*>(context_);
 116         return make_cuda_node<cuda4dnn::SplitOp>(preferableTarget, std::move(context->stream));
 117     }
 118 #endif
 119
 120 };
 121
 122 Ptr<SplitLayer> SplitLayer::create(const LayerParams& params)
 123 {
 124     return Ptr<SplitLayer>(new SplitLayerImpl(params));
 125 }
 126
 127 }
 128 }