samples/dnn/face_detector/opencv_face_detector.pbtxt

   1 node {
   2   name: "data"
   3   op: "Placeholder"
   4   attr {
   5     key: "dtype"
   6     value {
   7       type: DT_FLOAT
   8     }
   9   }
  10 }
  11 node {
  12   name: "data_bn/FusedBatchNorm"
  13   op: "FusedBatchNorm"
  14   input: "data:0"
  15   input: "data_bn/gamma"
  16   input: "data_bn/beta"
  17   input: "data_bn/mean"
  18   input: "data_bn/std"
  19   attr {
  20     key: "epsilon"
  21     value {
  22       f: 1.00099996416e-05
  23     }
  24   }
  25 }
  26 node {
  27   name: "data_scale/Mul"
  28   op: "Mul"
  29   input: "data_bn/FusedBatchNorm"
  30   input: "data_scale/mul"
  31 }
  32 node {
  33   name: "data_scale/BiasAdd"
  34   op: "BiasAdd"
  35   input: "data_scale/Mul"
  36   input: "data_scale/add"
  37 }
  38 node {
  39   name: "Pad"
  40   op: "Pad"
  41   input: "data_scale/BiasAdd"
  42   input: "Pad/paddings"
  43 }
  44 node {
  45   name: "conv1_h/Conv2D"
  46   op: "Conv2D"
  47   input: "Pad"
  48   input: "conv1_h/weights"
  49   attr {
  50     key: "dilations"
  51     value {
  52       list {
  53         i: 1
  54         i: 1
  55         i: 1
  56         i: 1
  57       }
  58     }
  59   }
  60   attr {
  61     key: "padding"
  62     value {
  63       s: "VALID"
  64     }
  65   }
  66   attr {
  67     key: "strides"
  68     value {
  69       list {
  70         i: 1
  71         i: 2
  72         i: 2
  73         i: 1
  74       }
  75     }
  76   }
  77 }
  78 node {
  79   name: "conv1_h/BiasAdd"
  80   op: "BiasAdd"
  81   input: "conv1_h/Conv2D"
  82   input: "conv1_h/bias"
  83 }
  84 node {
  85   name: "conv1_bn_h/FusedBatchNorm"
  86   op: "FusedBatchNorm"
  87   input: "conv1_h/BiasAdd"
  88   input: "conv1_bn_h/gamma"
  89   input: "conv1_bn_h/beta"
  90   input: "conv1_bn_h/mean"
  91   input: "conv1_bn_h/std"
  92   attr {
  93     key: "epsilon"
  94     value {
  95       f: 1.00099996416e-05
  96     }
  97   }
  98 }
  99 node {
 100   name: "conv1_scale_h/Mul"
 101   op: "Mul"
 102   input: "conv1_bn_h/FusedBatchNorm"
 103   input: "conv1_scale_h/mul"
 104 }
 105 node {
 106   name: "conv1_scale_h/BiasAdd"
 107   op: "BiasAdd"
 108   input: "conv1_scale_h/Mul"
 109   input: "conv1_scale_h/add"
 110 }
 111 node {
 112   name: "Relu"
 113   op: "Relu"
 114   input: "conv1_scale_h/BiasAdd"
 115 }
 116 node {
 117   name: "conv1_pool/MaxPool"
 118   op: "MaxPool"
 119   input: "Relu"
 120   attr {
 121     key: "ksize"
 122     value {
 123       list {
 124         i: 1
 125         i: 3
 126         i: 3
 127         i: 1
 128       }
 129     }
 130   }
 131   attr {
 132     key: "padding"
 133     value {
 134       s: "SAME"
 135     }
 136   }
 137   attr {
 138     key: "strides"
 139     value {
 140       list {
 141         i: 1
 142         i: 2
 143         i: 2
 144         i: 1
 145       }
 146     }
 147   }
 148 }
 149 node {
 150   name: "layer_64_1_conv1_h/Conv2D"
 151   op: "Conv2D"
 152   input: "conv1_pool/MaxPool"
 153   input: "layer_64_1_conv1_h/weights"
 154   attr {
 155     key: "dilations"
 156     value {
 157       list {
 158         i: 1
 159         i: 1
 160         i: 1
 161         i: 1
 162       }
 163     }
 164   }
 165   attr {
 166     key: "padding"
 167     value {
 168       s: "SAME"
 169     }
 170   }
 171   attr {
 172     key: "strides"
 173     value {
 174       list {
 175         i: 1
 176         i: 1
 177         i: 1
 178         i: 1
 179       }
 180     }
 181   }
 182 }
 183 node {
 184   name: "layer_64_1_bn2_h/FusedBatchNorm"
 185   op: "BiasAdd"
 186   input: "layer_64_1_conv1_h/Conv2D"
 187   input: "layer_64_1_conv1_h/Conv2D_bn_offset"
 188 }
 189 node {
 190   name: "layer_64_1_scale2_h/Mul"
 191   op: "Mul"
 192   input: "layer_64_1_bn2_h/FusedBatchNorm"
 193   input: "layer_64_1_scale2_h/mul"
 194 }
 195 node {
 196   name: "layer_64_1_scale2_h/BiasAdd"
 197   op: "BiasAdd"
 198   input: "layer_64_1_scale2_h/Mul"
 199   input: "layer_64_1_scale2_h/add"
 200 }
 201 node {
 202   name: "Relu_1"
 203   op: "Relu"
 204   input: "layer_64_1_scale2_h/BiasAdd"
 205 }
 206 node {
 207   name: "layer_64_1_conv2_h/Conv2D"
 208   op: "Conv2D"
 209   input: "Relu_1"
 210   input: "layer_64_1_conv2_h/weights"
 211   attr {
 212     key: "dilations"
 213     value {
 214       list {
 215         i: 1
 216         i: 1
 217         i: 1
 218         i: 1
 219       }
 220     }
 221   }
 222   attr {
 223     key: "padding"
 224     value {
 225       s: "SAME"
 226     }
 227   }
 228   attr {
 229     key: "strides"
 230     value {
 231       list {
 232         i: 1
 233         i: 1
 234         i: 1
 235         i: 1
 236       }
 237     }
 238   }
 239 }
 240 node {
 241   name: "add"
 242   op: "Add"
 243   input: "layer_64_1_conv2_h/Conv2D"
 244   input: "conv1_pool/MaxPool"
 245 }
 246 node {
 247   name: "layer_128_1_bn1_h/FusedBatchNorm"
 248   op: "FusedBatchNorm"
 249   input: "add"
 250   input: "layer_128_1_bn1_h/gamma"
 251   input: "layer_128_1_bn1_h/beta"
 252   input: "layer_128_1_bn1_h/mean"
 253   input: "layer_128_1_bn1_h/std"
 254   attr {
 255     key: "epsilon"
 256     value {
 257       f: 1.00099996416e-05
 258     }
 259   }
 260 }
 261 node {
 262   name: "layer_128_1_scale1_h/Mul"
 263   op: "Mul"
 264   input: "layer_128_1_bn1_h/FusedBatchNorm"
 265   input: "layer_128_1_scale1_h/mul"
 266 }
 267 node {
 268   name: "layer_128_1_scale1_h/BiasAdd"
 269   op: "BiasAdd"
 270   input: "layer_128_1_scale1_h/Mul"
 271   input: "layer_128_1_scale1_h/add"
 272 }
 273 node {
 274   name: "Relu_2"
 275   op: "Relu"
 276   input: "layer_128_1_scale1_h/BiasAdd"
 277 }
 278 node {
 279   name: "layer_128_1_conv_expand_h/Conv2D"
 280   op: "Conv2D"
 281   input: "Relu_2"
 282   input: "layer_128_1_conv_expand_h/weights"
 283   attr {
 284     key: "dilations"
 285     value {
 286       list {
 287         i: 1
 288         i: 1
 289         i: 1
 290         i: 1
 291       }
 292     }
 293   }
 294   attr {
 295     key: "padding"
 296     value {
 297       s: "SAME"
 298     }
 299   }
 300   attr {
 301     key: "strides"
 302     value {
 303       list {
 304         i: 1
 305         i: 2
 306         i: 2
 307         i: 1
 308       }
 309     }
 310   }
 311 }
 312 node {
 313   name: "layer_128_1_conv1_h/Conv2D"
 314   op: "Conv2D"
 315   input: "Relu_2"
 316   input: "layer_128_1_conv1_h/weights"
 317   attr {
 318     key: "dilations"
 319     value {
 320       list {
 321         i: 1
 322         i: 1
 323         i: 1
 324         i: 1
 325       }
 326     }
 327   }
 328   attr {
 329     key: "padding"
 330     value {
 331       s: "SAME"
 332     }
 333   }
 334   attr {
 335     key: "strides"
 336     value {
 337       list {
 338         i: 1
 339         i: 2
 340         i: 2
 341         i: 1
 342       }
 343     }
 344   }
 345 }
 346 node {
 347   name: "layer_128_1_bn2/FusedBatchNorm"
 348   op: "BiasAdd"
 349   input: "layer_128_1_conv1_h/Conv2D"
 350   input: "layer_128_1_conv1_h/Conv2D_bn_offset"
 351 }
 352 node {
 353   name: "layer_128_1_scale2/Mul"
 354   op: "Mul"
 355   input: "layer_128_1_bn2/FusedBatchNorm"
 356   input: "layer_128_1_scale2/mul"
 357 }
 358 node {
 359   name: "layer_128_1_scale2/BiasAdd"
 360   op: "BiasAdd"
 361   input: "layer_128_1_scale2/Mul"
 362   input: "layer_128_1_scale2/add"
 363 }
 364 node {
 365   name: "Relu_3"
 366   op: "Relu"
 367   input: "layer_128_1_scale2/BiasAdd"
 368 }
 369 node {
 370   name: "layer_128_1_conv2/Conv2D"
 371   op: "Conv2D"
 372   input: "Relu_3"
 373   input: "layer_128_1_conv2/weights"
 374   attr {
 375     key: "dilations"
 376     value {
 377       list {
 378         i: 1
 379         i: 1
 380         i: 1
 381         i: 1
 382       }
 383     }
 384   }
 385   attr {
 386     key: "padding"
 387     value {
 388       s: "SAME"
 389     }
 390   }
 391   attr {
 392     key: "strides"
 393     value {
 394       list {
 395         i: 1
 396         i: 1
 397         i: 1
 398         i: 1
 399       }
 400     }
 401   }
 402 }
 403 node {
 404   name: "add_1"
 405   op: "Add"
 406   input: "layer_128_1_conv2/Conv2D"
 407   input: "layer_128_1_conv_expand_h/Conv2D"
 408 }
 409 node {
 410   name: "layer_256_1_bn1/FusedBatchNorm"
 411   op: "FusedBatchNorm"
 412   input: "add_1"
 413   input: "layer_256_1_bn1/gamma"
 414   input: "layer_256_1_bn1/beta"
 415   input: "layer_256_1_bn1/mean"
 416   input: "layer_256_1_bn1/std"
 417   attr {
 418     key: "epsilon"
 419     value {
 420       f: 1.00099996416e-05
 421     }
 422   }
 423 }
 424 node {
 425   name: "layer_256_1_scale1/Mul"
 426   op: "Mul"
 427   input: "layer_256_1_bn1/FusedBatchNorm"
 428   input: "layer_256_1_scale1/mul"
 429 }
 430 node {
 431   name: "layer_256_1_scale1/BiasAdd"
 432   op: "BiasAdd"
 433   input: "layer_256_1_scale1/Mul"
 434   input: "layer_256_1_scale1/add"
 435 }
 436 node {
 437   name: "Relu_4"
 438   op: "Relu"
 439   input: "layer_256_1_scale1/BiasAdd"
 440 }
 441 node {
 442   name: "Pad_1"
 443   op: "Pad"
 444   input: "Relu_4"
 445   input: "Pad_1/paddings"
 446 }
 447 node {
 448   name: "layer_256_1_conv_expand/Conv2D"
 449   op: "Conv2D"
 450   input: "Relu_4"
 451   input: "layer_256_1_conv_expand/weights"
 452   attr {
 453     key: "dilations"
 454     value {
 455       list {
 456         i: 1
 457         i: 1
 458         i: 1
 459         i: 1
 460       }
 461     }
 462   }
 463   attr {
 464     key: "padding"
 465     value {
 466       s: "SAME"
 467     }
 468   }
 469   attr {
 470     key: "strides"
 471     value {
 472       list {
 473         i: 1
 474         i: 2
 475         i: 2
 476         i: 1
 477       }
 478     }
 479   }
 480 }
 481 node {
 482   name: "conv4_3_norm/l2_normalize"
 483   op: "L2Normalize"
 484   input: "Relu_4:0"
 485   input: "conv4_3_norm/l2_normalize/Sum/reduction_indices"
 486 }
 487 node {
 488   name: "conv4_3_norm/mul_1"
 489   op: "Mul"
 490   input: "conv4_3_norm/l2_normalize"
 491   input: "conv4_3_norm/mul"
 492 }
 493 node {
 494   name: "conv4_3_norm_mbox_loc/Conv2D"
 495   op: "Conv2D"
 496   input: "conv4_3_norm/mul_1"
 497   input: "conv4_3_norm_mbox_loc/weights"
 498   attr {
 499     key: "dilations"
 500     value {
 501       list {
 502         i: 1
 503         i: 1
 504         i: 1
 505         i: 1
 506       }
 507     }
 508   }
 509   attr {
 510     key: "padding"
 511     value {
 512       s: "SAME"
 513     }
 514   }
 515   attr {
 516     key: "strides"
 517     value {
 518       list {
 519         i: 1
 520         i: 1
 521         i: 1
 522         i: 1
 523       }
 524     }
 525   }
 526 }
 527 node {
 528   name: "conv4_3_norm_mbox_loc/BiasAdd"
 529   op: "BiasAdd"
 530   input: "conv4_3_norm_mbox_loc/Conv2D"
 531   input: "conv4_3_norm_mbox_loc/bias"
 532 }
 533 node {
 534   name: "flatten/Reshape"
 535   op: "Flatten"
 536   input: "conv4_3_norm_mbox_loc/BiasAdd"
 537 }
 538 node {
 539   name: "conv4_3_norm_mbox_conf/Conv2D"
 540   op: "Conv2D"
 541   input: "conv4_3_norm/mul_1"
 542   input: "conv4_3_norm_mbox_conf/weights"
 543   attr {
 544     key: "dilations"
 545     value {
 546       list {
 547         i: 1
 548         i: 1
 549         i: 1
 550         i: 1
 551       }
 552     }
 553   }
 554   attr {
 555     key: "padding"
 556     value {
 557       s: "SAME"
 558     }
 559   }
 560   attr {
 561     key: "strides"
 562     value {
 563       list {
 564         i: 1
 565         i: 1
 566         i: 1
 567         i: 1
 568       }
 569     }
 570   }
 571 }
 572 node {
 573   name: "conv4_3_norm_mbox_conf/BiasAdd"
 574   op: "BiasAdd"
 575   input: "conv4_3_norm_mbox_conf/Conv2D"
 576   input: "conv4_3_norm_mbox_conf/bias"
 577 }
 578 node {
 579   name: "flatten_6/Reshape"
 580   op: "Flatten"
 581   input: "conv4_3_norm_mbox_conf/BiasAdd"
 582 }
 583 node {
 584   name: "layer_256_1_conv1/Conv2D"
 585   op: "Conv2D"
 586   input: "Pad_1"
 587   input: "layer_256_1_conv1/weights"
 588   attr {
 589     key: "dilations"
 590     value {
 591       list {
 592         i: 1
 593         i: 1
 594         i: 1
 595         i: 1
 596       }
 597     }
 598   }
 599   attr {
 600     key: "padding"
 601     value {
 602       s: "VALID"
 603     }
 604   }
 605   attr {
 606     key: "strides"
 607     value {
 608       list {
 609         i: 1
 610         i: 2
 611         i: 2
 612         i: 1
 613       }
 614     }
 615   }
 616 }
 617 node {
 618   name: "layer_256_1_bn2/FusedBatchNorm"
 619   op: "BiasAdd"
 620   input: "layer_256_1_conv1/Conv2D"
 621   input: "layer_256_1_conv1/Conv2D_bn_offset"
 622 }
 623 node {
 624   name: "layer_256_1_scale2/Mul"
 625   op: "Mul"
 626   input: "layer_256_1_bn2/FusedBatchNorm"
 627   input: "layer_256_1_scale2/mul"
 628 }
 629 node {
 630   name: "layer_256_1_scale2/BiasAdd"
 631   op: "BiasAdd"
 632   input: "layer_256_1_scale2/Mul"
 633   input: "layer_256_1_scale2/add"
 634 }
 635 node {
 636   name: "Relu_5"
 637   op: "Relu"
 638   input: "layer_256_1_scale2/BiasAdd"
 639 }
 640 node {
 641   name: "layer_256_1_conv2/Conv2D"
 642   op: "Conv2D"
 643   input: "Relu_5"
 644   input: "layer_256_1_conv2/weights"
 645   attr {
 646     key: "dilations"
 647     value {
 648       list {
 649         i: 1
 650         i: 1
 651         i: 1
 652         i: 1
 653       }
 654     }
 655   }
 656   attr {
 657     key: "padding"
 658     value {
 659       s: "SAME"
 660     }
 661   }
 662   attr {
 663     key: "strides"
 664     value {
 665       list {
 666         i: 1
 667         i: 1
 668         i: 1
 669         i: 1
 670       }
 671     }
 672   }
 673 }
 674 node {
 675   name: "add_2"
 676   op: "Add"
 677   input: "layer_256_1_conv2/Conv2D"
 678   input: "layer_256_1_conv_expand/Conv2D"
 679 }
 680 node {
 681   name: "layer_512_1_bn1/FusedBatchNorm"
 682   op: "FusedBatchNorm"
 683   input: "add_2"
 684   input: "layer_512_1_bn1/gamma"
 685   input: "layer_512_1_bn1/beta"
 686   input: "layer_512_1_bn1/mean"
 687   input: "layer_512_1_bn1/std"
 688   attr {
 689     key: "epsilon"
 690     value {
 691       f: 1.00099996416e-05
 692     }
 693   }
 694 }
 695 node {
 696   name: "layer_512_1_scale1/Mul"
 697   op: "Mul"
 698   input: "layer_512_1_bn1/FusedBatchNorm"
 699   input: "layer_512_1_scale1/mul"
 700 }
 701 node {
 702   name: "layer_512_1_scale1/BiasAdd"
 703   op: "BiasAdd"
 704   input: "layer_512_1_scale1/Mul"
 705   input: "layer_512_1_scale1/add"
 706 }
 707 node {
 708   name: "Relu_6"
 709   op: "Relu"
 710   input: "layer_512_1_scale1/BiasAdd"
 711 }
 712 node {
 713   name: "layer_512_1_conv_expand_h/Conv2D"
 714   op: "Conv2D"
 715   input: "Relu_6"
 716   input: "layer_512_1_conv_expand_h/weights"
 717   attr {
 718     key: "dilations"
 719     value {
 720       list {
 721         i: 1
 722         i: 1
 723         i: 1
 724         i: 1
 725       }
 726     }
 727   }
 728   attr {
 729     key: "padding"
 730     value {
 731       s: "SAME"
 732     }
 733   }
 734   attr {
 735     key: "strides"
 736     value {
 737       list {
 738         i: 1
 739         i: 1
 740         i: 1
 741         i: 1
 742       }
 743     }
 744   }
 745 }
 746 node {
 747   name: "layer_512_1_conv1_h/Conv2D"
 748   op: "Conv2D"
 749   input: "Relu_6"
 750   input: "layer_512_1_conv1_h/weights"
 751   attr {
 752     key: "dilations"
 753     value {
 754       list {
 755         i: 1
 756         i: 1
 757         i: 1
 758         i: 1
 759       }
 760     }
 761   }
 762   attr {
 763     key: "padding"
 764     value {
 765       s: "SAME"
 766     }
 767   }
 768   attr {
 769     key: "strides"
 770     value {
 771       list {
 772         i: 1
 773         i: 1
 774         i: 1
 775         i: 1
 776       }
 777     }
 778   }
 779 }
 780 node {
 781   name: "layer_512_1_bn2_h/FusedBatchNorm"
 782   op: "BiasAdd"
 783   input: "layer_512_1_conv1_h/Conv2D"
 784   input: "layer_512_1_conv1_h/Conv2D_bn_offset"
 785 }
 786 node {
 787   name: "layer_512_1_scale2_h/Mul"
 788   op: "Mul"
 789   input: "layer_512_1_bn2_h/FusedBatchNorm"
 790   input: "layer_512_1_scale2_h/mul"
 791 }
 792 node {
 793   name: "layer_512_1_scale2_h/BiasAdd"
 794   op: "BiasAdd"
 795   input: "layer_512_1_scale2_h/Mul"
 796   input: "layer_512_1_scale2_h/add"
 797 }
 798 node {
 799   name: "Relu_7"
 800   op: "Relu"
 801   input: "layer_512_1_scale2_h/BiasAdd"
 802 }
 803 node {
 804   name: "layer_512_1_conv2_h/convolution/SpaceToBatchND"
 805   op: "SpaceToBatchND"
 806   input: "Relu_7"
 807   input: "layer_512_1_conv2_h/convolution/SpaceToBatchND/block_shape"
 808   input: "layer_512_1_conv2_h/convolution/SpaceToBatchND/paddings"
 809   attr {
 810     key: "Tblock_shape"
 811     value {
 812       type: DT_INT32
 813     }
 814   }
 815 }
 816 node {
 817   name: "layer_512_1_conv2_h/convolution"
 818   op: "Conv2D"
 819   input: "layer_512_1_conv2_h/convolution/SpaceToBatchND"
 820   input: "layer_512_1_conv2_h/weights"
 821   attr {
 822     key: "dilations"
 823     value {
 824       list {
 825         i: 1
 826         i: 1
 827         i: 1
 828         i: 1
 829       }
 830     }
 831   }
 832   attr {
 833     key: "padding"
 834     value {
 835       s: "VALID"
 836     }
 837   }
 838   attr {
 839     key: "strides"
 840     value {
 841       list {
 842         i: 1
 843         i: 1
 844         i: 1
 845         i: 1
 846       }
 847     }
 848   }
 849 }
 850 node {
 851   name: "layer_512_1_conv2_h/convolution/BatchToSpaceND"
 852   op: "BatchToSpaceND"
 853   input: "layer_512_1_conv2_h/convolution"
 854   input: "layer_512_1_conv2_h/convolution/BatchToSpaceND/block_shape"
 855   input: "layer_512_1_conv2_h/convolution/BatchToSpaceND/crops"
 856   attr {
 857     key: "Tblock_shape"
 858     value {
 859       type: DT_INT32
 860     }
 861   }
 862   attr {
 863     key: "Tcrops"
 864     value {
 865       type: DT_INT32
 866     }
 867   }
 868 }
 869 node {
 870   name: "add_3"
 871   op: "Add"
 872   input: "layer_512_1_conv2_h/convolution/BatchToSpaceND"
 873   input: "layer_512_1_conv_expand_h/Conv2D"
 874 }
 875 node {
 876   name: "last_bn_h/FusedBatchNorm"
 877   op: "FusedBatchNorm"
 878   input: "add_3"
 879   input: "last_bn_h/gamma"
 880   input: "last_bn_h/beta"
 881   input: "last_bn_h/mean"
 882   input: "last_bn_h/std"
 883   attr {
 884     key: "epsilon"
 885     value {
 886       f: 1.00099996416e-05
 887     }
 888   }
 889 }
 890 node {
 891   name: "last_scale_h/Mul"
 892   op: "Mul"
 893   input: "last_bn_h/FusedBatchNorm"
 894   input: "last_scale_h/mul"
 895 }
 896 node {
 897   name: "last_scale_h/BiasAdd"
 898   op: "BiasAdd"
 899   input: "last_scale_h/Mul"
 900   input: "last_scale_h/add"
 901 }
 902 node {
 903   name: "last_relu"
 904   op: "Relu"
 905   input: "last_scale_h/BiasAdd"
 906 }
 907 node {
 908   name: "conv6_1_h/Conv2D"
 909   op: "Conv2D"
 910   input: "last_relu"
 911   input: "conv6_1_h/weights"
 912   attr {
 913     key: "dilations"
 914     value {
 915       list {
 916         i: 1
 917         i: 1
 918         i: 1
 919         i: 1
 920       }
 921     }
 922   }
 923   attr {
 924     key: "padding"
 925     value {
 926       s: "SAME"
 927     }
 928   }
 929   attr {
 930     key: "strides"
 931     value {
 932       list {
 933         i: 1
 934         i: 1
 935         i: 1
 936         i: 1
 937       }
 938     }
 939   }
 940 }
 941 node {
 942   name: "conv6_1_h/BiasAdd"
 943   op: "BiasAdd"
 944   input: "conv6_1_h/Conv2D"
 945   input: "conv6_1_h/bias"
 946 }
 947 node {
 948   name: "conv6_1_h/Relu"
 949   op: "Relu"
 950   input: "conv6_1_h/BiasAdd"
 951 }
 952 node {
 953   name: "conv6_2_h/Conv2D"
 954   op: "Conv2D"
 955   input: "conv6_1_h/Relu"
 956   input: "conv6_2_h/weights"
 957   attr {
 958     key: "dilations"
 959     value {
 960       list {
 961         i: 1
 962         i: 1
 963         i: 1
 964         i: 1
 965       }
 966     }
 967   }
 968   attr {
 969     key: "padding"
 970     value {
 971       s: "SAME"
 972     }
 973   }
 974   attr {
 975     key: "strides"
 976     value {
 977       list {
 978         i: 1
 979         i: 2
 980         i: 2
 981         i: 1
 982       }
 983     }
 984   }
 985 }
 986 node {
 987   name: "conv6_2_h/BiasAdd"
 988   op: "BiasAdd"
 989   input: "conv6_2_h/Conv2D"
 990   input: "conv6_2_h/bias"
 991 }
 992 node {
 993   name: "conv6_2_h/Relu"
 994   op: "Relu"
 995   input: "conv6_2_h/BiasAdd"
 996 }
 997 node {
 998   name: "conv7_1_h/Conv2D"
 999   op: "Conv2D"
1000   input: "conv6_2_h/Relu"
1001   input: "conv7_1_h/weights"
1002   attr {
1003     key: "dilations"
1004     value {
1005       list {
1006         i: 1
1007         i: 1
1008         i: 1
1009         i: 1
1010       }
1011     }
1012   }
1013   attr {
1014     key: "padding"
1015     value {
1016       s: "SAME"
1017     }
1018   }
1019   attr {
1020     key: "strides"
1021     value {
1022       list {
1023         i: 1
1024         i: 1
1025         i: 1
1026         i: 1
1027       }
1028     }
1029   }
1030 }
1031 node {
1032   name: "conv7_1_h/BiasAdd"
1033   op: "BiasAdd"
1034   input: "conv7_1_h/Conv2D"
1035   input: "conv7_1_h/bias"
1036 }
1037 node {
1038   name: "conv7_1_h/Relu"
1039   op: "Relu"
1040   input: "conv7_1_h/BiasAdd"
1041 }
1042 node {
1043   name: "Pad_2"
1044   op: "Pad"
1045   input: "conv7_1_h/Relu"
1046   input: "Pad_2/paddings"
1047 }
1048 node {
1049   name: "conv7_2_h/Conv2D"
1050   op: "Conv2D"
1051   input: "Pad_2"
1052   input: "conv7_2_h/weights"
1053   attr {
1054     key: "dilations"
1055     value {
1056       list {
1057         i: 1
1058         i: 1
1059         i: 1
1060         i: 1
1061       }
1062     }
1063   }
1064   attr {
1065     key: "padding"
1066     value {
1067       s: "VALID"
1068     }
1069   }
1070   attr {
1071     key: "strides"
1072     value {
1073       list {
1074         i: 1
1075         i: 2
1076         i: 2
1077         i: 1
1078       }
1079     }
1080   }
1081 }
1082 node {
1083   name: "conv7_2_h/BiasAdd"
1084   op: "BiasAdd"
1085   input: "conv7_2_h/Conv2D"
1086   input: "conv7_2_h/bias"
1087 }
1088 node {
1089   name: "conv7_2_h/Relu"
1090   op: "Relu"
1091   input: "conv7_2_h/BiasAdd"
1092 }
1093 node {
1094   name: "conv8_1_h/Conv2D"
1095   op: "Conv2D"
1096   input: "conv7_2_h/Relu"
1097   input: "conv8_1_h/weights"
1098   attr {
1099     key: "dilations"
1100     value {
1101       list {
1102         i: 1
1103         i: 1
1104         i: 1
1105         i: 1
1106       }
1107     }
1108   }
1109   attr {
1110     key: "padding"
1111     value {
1112       s: "SAME"
1113     }
1114   }
1115   attr {
1116     key: "strides"
1117     value {
1118       list {
1119         i: 1
1120         i: 1
1121         i: 1
1122         i: 1
1123       }
1124     }
1125   }
1126 }
1127 node {
1128   name: "conv8_1_h/BiasAdd"
1129   op: "BiasAdd"
1130   input: "conv8_1_h/Conv2D"
1131   input: "conv8_1_h/bias"
1132 }
1133 node {
1134   name: "conv8_1_h/Relu"
1135   op: "Relu"
1136   input: "conv8_1_h/BiasAdd"
1137 }
1138 node {
1139   name: "conv8_2_h/Conv2D"
1140   op: "Conv2D"
1141   input: "conv8_1_h/Relu"
1142   input: "conv8_2_h/weights"
1143   attr {
1144     key: "dilations"
1145     value {
1146       list {
1147         i: 1
1148         i: 1
1149         i: 1
1150         i: 1
1151       }
1152     }
1153   }
1154   attr {
1155     key: "padding"
1156     value {
1157       s: "SAME"
1158     }
1159   }
1160   attr {
1161     key: "strides"
1162     value {
1163       list {
1164         i: 1
1165         i: 1
1166         i: 1
1167         i: 1
1168       }
1169     }
1170   }
1171 }
1172 node {
1173   name: "conv8_2_h/BiasAdd"
1174   op: "BiasAdd"
1175   input: "conv8_2_h/Conv2D"
1176   input: "conv8_2_h/bias"
1177 }
1178 node {
1179   name: "conv8_2_h/Relu"
1180   op: "Relu"
1181   input: "conv8_2_h/BiasAdd"
1182 }
1183 node {
1184   name: "conv9_1_h/Conv2D"
1185   op: "Conv2D"
1186   input: "conv8_2_h/Relu"
1187   input: "conv9_1_h/weights"
1188   attr {
1189     key: "dilations"
1190     value {
1191       list {
1192         i: 1
1193         i: 1
1194         i: 1
1195         i: 1
1196       }
1197     }
1198   }
1199   attr {
1200     key: "padding"
1201     value {
1202       s: "SAME"
1203     }
1204   }
1205   attr {
1206     key: "strides"
1207     value {
1208       list {
1209         i: 1
1210         i: 1
1211         i: 1
1212         i: 1
1213       }
1214     }
1215   }
1216 }
1217 node {
1218   name: "conv9_1_h/BiasAdd"
1219   op: "BiasAdd"
1220   input: "conv9_1_h/Conv2D"
1221   input: "conv9_1_h/bias"
1222 }
1223 node {
1224   name: "conv9_1_h/Relu"
1225   op: "Relu"
1226   input: "conv9_1_h/BiasAdd"
1227 }
1228 node {
1229   name: "conv9_2_h/Conv2D"
1230   op: "Conv2D"
1231   input: "conv9_1_h/Relu"
1232   input: "conv9_2_h/weights"
1233   attr {
1234     key: "dilations"
1235     value {
1236       list {
1237         i: 1
1238         i: 1
1239         i: 1
1240         i: 1
1241       }
1242     }
1243   }
1244   attr {
1245     key: "padding"
1246     value {
1247       s: "SAME"
1248     }
1249   }
1250   attr {
1251     key: "strides"
1252     value {
1253       list {
1254         i: 1
1255         i: 1
1256         i: 1
1257         i: 1
1258       }
1259     }
1260   }
1261 }
1262 node {
1263   name: "conv9_2_h/BiasAdd"
1264   op: "BiasAdd"
1265   input: "conv9_2_h/Conv2D"
1266   input: "conv9_2_h/bias"
1267 }
1268 node {
1269   name: "conv9_2_h/Relu"
1270   op: "Relu"
1271   input: "conv9_2_h/BiasAdd"
1272 }
1273 node {
1274   name: "conv9_2_mbox_loc/Conv2D"
1275   op: "Conv2D"
1276   input: "conv9_2_h/Relu"
1277   input: "conv9_2_mbox_loc/weights"
1278   attr {
1279     key: "dilations"
1280     value {
1281       list {
1282         i: 1
1283         i: 1
1284         i: 1
1285         i: 1
1286       }
1287     }
1288   }
1289   attr {
1290     key: "padding"
1291     value {
1292       s: "SAME"
1293     }
1294   }
1295   attr {
1296     key: "strides"
1297     value {
1298       list {
1299         i: 1
1300         i: 1
1301         i: 1
1302         i: 1
1303       }
1304     }
1305   }
1306 }
1307 node {
1308   name: "conv9_2_mbox_loc/BiasAdd"
1309   op: "BiasAdd"
1310   input: "conv9_2_mbox_loc/Conv2D"
1311   input: "conv9_2_mbox_loc/bias"
1312 }
1313 node {
1314   name: "flatten_5/Reshape"
1315   op: "Flatten"
1316   input: "conv9_2_mbox_loc/BiasAdd"
1317 }
1318 node {
1319   name: "conv9_2_mbox_conf/Conv2D"
1320   op: "Conv2D"
1321   input: "conv9_2_h/Relu"
1322   input: "conv9_2_mbox_conf/weights"
1323   attr {
1324     key: "dilations"
1325     value {
1326       list {
1327         i: 1
1328         i: 1
1329         i: 1
1330         i: 1
1331       }
1332     }
1333   }
1334   attr {
1335     key: "padding"
1336     value {
1337       s: "SAME"
1338     }
1339   }
1340   attr {
1341     key: "strides"
1342     value {
1343       list {
1344         i: 1
1345         i: 1
1346         i: 1
1347         i: 1
1348       }
1349     }
1350   }
1351 }
1352 node {
1353   name: "conv9_2_mbox_conf/BiasAdd"
1354   op: "BiasAdd"
1355   input: "conv9_2_mbox_conf/Conv2D"
1356   input: "conv9_2_mbox_conf/bias"
1357 }
1358 node {
1359   name: "flatten_11/Reshape"
1360   op: "Flatten"
1361   input: "conv9_2_mbox_conf/BiasAdd"
1362 }
1363 node {
1364   name: "conv8_2_mbox_loc/Conv2D"
1365   op: "Conv2D"
1366   input: "conv8_2_h/Relu"
1367   input: "conv8_2_mbox_loc/weights"
1368   attr {
1369     key: "dilations"
1370     value {
1371       list {
1372         i: 1
1373         i: 1
1374         i: 1
1375         i: 1
1376       }
1377     }
1378   }
1379   attr {
1380     key: "padding"
1381     value {
1382       s: "SAME"
1383     }
1384   }
1385   attr {
1386     key: "strides"
1387     value {
1388       list {
1389         i: 1
1390         i: 1
1391         i: 1
1392         i: 1
1393       }
1394     }
1395   }
1396 }
1397 node {
1398   name: "conv8_2_mbox_loc/BiasAdd"
1399   op: "BiasAdd"
1400   input: "conv8_2_mbox_loc/Conv2D"
1401   input: "conv8_2_mbox_loc/bias"
1402 }
1403 node {
1404   name: "flatten_4/Reshape"
1405   op: "Flatten"
1406   input: "conv8_2_mbox_loc/BiasAdd"
1407 }
1408 node {
1409   name: "conv8_2_mbox_conf/Conv2D"
1410   op: "Conv2D"
1411   input: "conv8_2_h/Relu"
1412   input: "conv8_2_mbox_conf/weights"
1413   attr {
1414     key: "dilations"
1415     value {
1416       list {
1417         i: 1
1418         i: 1
1419         i: 1
1420         i: 1
1421       }
1422     }
1423   }
1424   attr {
1425     key: "padding"
1426     value {
1427       s: "SAME"
1428     }
1429   }
1430   attr {
1431     key: "strides"
1432     value {
1433       list {
1434         i: 1
1435         i: 1
1436         i: 1
1437         i: 1
1438       }
1439     }
1440   }
1441 }
1442 node {
1443   name: "conv8_2_mbox_conf/BiasAdd"
1444   op: "BiasAdd"
1445   input: "conv8_2_mbox_conf/Conv2D"
1446   input: "conv8_2_mbox_conf/bias"
1447 }
1448 node {
1449   name: "flatten_10/Reshape"
1450   op: "Flatten"
1451   input: "conv8_2_mbox_conf/BiasAdd"
1452 }
1453 node {
1454   name: "conv7_2_mbox_loc/Conv2D"
1455   op: "Conv2D"
1456   input: "conv7_2_h/Relu"
1457   input: "conv7_2_mbox_loc/weights"
1458   attr {
1459     key: "dilations"
1460     value {
1461       list {
1462         i: 1
1463         i: 1
1464         i: 1
1465         i: 1
1466       }
1467     }
1468   }
1469   attr {
1470     key: "padding"
1471     value {
1472       s: "SAME"
1473     }
1474   }
1475   attr {
1476     key: "strides"
1477     value {
1478       list {
1479         i: 1
1480         i: 1
1481         i: 1
1482         i: 1
1483       }
1484     }
1485   }
1486 }
1487 node {
1488   name: "conv7_2_mbox_loc/BiasAdd"
1489   op: "BiasAdd"
1490   input: "conv7_2_mbox_loc/Conv2D"
1491   input: "conv7_2_mbox_loc/bias"
1492 }
1493 node {
1494   name: "flatten_3/Reshape"
1495   op: "Flatten"
1496   input: "conv7_2_mbox_loc/BiasAdd"
1497 }
1498 node {
1499   name: "conv7_2_mbox_conf/Conv2D"
1500   op: "Conv2D"
1501   input: "conv7_2_h/Relu"
1502   input: "conv7_2_mbox_conf/weights"
1503   attr {
1504     key: "dilations"
1505     value {
1506       list {
1507         i: 1
1508         i: 1
1509         i: 1
1510         i: 1
1511       }
1512     }
1513   }
1514   attr {
1515     key: "padding"
1516     value {
1517       s: "SAME"
1518     }
1519   }
1520   attr {
1521     key: "strides"
1522     value {
1523       list {
1524         i: 1
1525         i: 1
1526         i: 1
1527         i: 1
1528       }
1529     }
1530   }
1531 }
1532 node {
1533   name: "conv7_2_mbox_conf/BiasAdd"
1534   op: "BiasAdd"
1535   input: "conv7_2_mbox_conf/Conv2D"
1536   input: "conv7_2_mbox_conf/bias"
1537 }
1538 node {
1539   name: "flatten_9/Reshape"
1540   op: "Flatten"
1541   input: "conv7_2_mbox_conf/BiasAdd"
1542 }
1543 node {
1544   name: "conv6_2_mbox_loc/Conv2D"
1545   op: "Conv2D"
1546   input: "conv6_2_h/Relu"
1547   input: "conv6_2_mbox_loc/weights"
1548   attr {
1549     key: "dilations"
1550     value {
1551       list {
1552         i: 1
1553         i: 1
1554         i: 1
1555         i: 1
1556       }
1557     }
1558   }
1559   attr {
1560     key: "padding"
1561     value {
1562       s: "SAME"
1563     }
1564   }
1565   attr {
1566     key: "strides"
1567     value {
1568       list {
1569         i: 1
1570         i: 1
1571         i: 1
1572         i: 1
1573       }
1574     }
1575   }
1576 }
1577 node {
1578   name: "conv6_2_mbox_loc/BiasAdd"
1579   op: "BiasAdd"
1580   input: "conv6_2_mbox_loc/Conv2D"
1581   input: "conv6_2_mbox_loc/bias"
1582 }
1583 node {
1584   name: "flatten_2/Reshape"
1585   op: "Flatten"
1586   input: "conv6_2_mbox_loc/BiasAdd"
1587 }
1588 node {
1589   name: "conv6_2_mbox_conf/Conv2D"
1590   op: "Conv2D"
1591   input: "conv6_2_h/Relu"
1592   input: "conv6_2_mbox_conf/weights"
1593   attr {
1594     key: "dilations"
1595     value {
1596       list {
1597         i: 1
1598         i: 1
1599         i: 1
1600         i: 1
1601       }
1602     }
1603   }
1604   attr {
1605     key: "padding"
1606     value {
1607       s: "SAME"
1608     }
1609   }
1610   attr {
1611     key: "strides"
1612     value {
1613       list {
1614         i: 1
1615         i: 1
1616         i: 1
1617         i: 1
1618       }
1619     }
1620   }
1621 }
1622 node {
1623   name: "conv6_2_mbox_conf/BiasAdd"
1624   op: "BiasAdd"
1625   input: "conv6_2_mbox_conf/Conv2D"
1626   input: "conv6_2_mbox_conf/bias"
1627 }
1628 node {
1629   name: "flatten_8/Reshape"
1630   op: "Flatten"
1631   input: "conv6_2_mbox_conf/BiasAdd"
1632 }
1633 node {
1634   name: "fc7_mbox_loc/Conv2D"
1635   op: "Conv2D"
1636   input: "last_relu"
1637   input: "fc7_mbox_loc/weights"
1638   attr {
1639     key: "dilations"
1640     value {
1641       list {
1642         i: 1
1643         i: 1
1644         i: 1
1645         i: 1
1646       }
1647     }
1648   }
1649   attr {
1650     key: "padding"
1651     value {
1652       s: "SAME"
1653     }
1654   }
1655   attr {
1656     key: "strides"
1657     value {
1658       list {
1659         i: 1
1660         i: 1
1661         i: 1
1662         i: 1
1663       }
1664     }
1665   }
1666 }
1667 node {
1668   name: "fc7_mbox_loc/BiasAdd"
1669   op: "BiasAdd"
1670   input: "fc7_mbox_loc/Conv2D"
1671   input: "fc7_mbox_loc/bias"
1672 }
1673 node {
1674   name: "flatten_1/Reshape"
1675   op: "Flatten"
1676   input: "fc7_mbox_loc/BiasAdd"
1677 }
1678 node {
1679   name: "mbox_loc"
1680   op: "ConcatV2"
1681   input: "flatten/Reshape"
1682   input: "flatten_1/Reshape"
1683   input: "flatten_2/Reshape"
1684   input: "flatten_3/Reshape"
1685   input: "flatten_4/Reshape"
1686   input: "flatten_5/Reshape"
1687   input: "mbox_loc/axis"
1688 }
1689 node {
1690   name: "fc7_mbox_conf/Conv2D"
1691   op: "Conv2D"
1692   input: "last_relu"
1693   input: "fc7_mbox_conf/weights"
1694   attr {
1695     key: "dilations"
1696     value {
1697       list {
1698         i: 1
1699         i: 1
1700         i: 1
1701         i: 1
1702       }
1703     }
1704   }
1705   attr {
1706     key: "padding"
1707     value {
1708       s: "SAME"
1709     }
1710   }
1711   attr {
1712     key: "strides"
1713     value {
1714       list {
1715         i: 1
1716         i: 1
1717         i: 1
1718         i: 1
1719       }
1720     }
1721   }
1722 }
1723 node {
1724   name: "fc7_mbox_conf/BiasAdd"
1725   op: "BiasAdd"
1726   input: "fc7_mbox_conf/Conv2D"
1727   input: "fc7_mbox_conf/bias"
1728 }
1729 node {
1730   name: "flatten_7/Reshape"
1731   op: "Flatten"
1732   input: "fc7_mbox_conf/BiasAdd"
1733 }
1734 node {
1735   name: "mbox_conf"
1736   op: "ConcatV2"
1737   input: "flatten_6/Reshape"
1738   input: "flatten_7/Reshape"
1739   input: "flatten_8/Reshape"
1740   input: "flatten_9/Reshape"
1741   input: "flatten_10/Reshape"
1742   input: "flatten_11/Reshape"
1743   input: "mbox_conf/axis"
1744 }
1745 node {
1746   name: "mbox_conf_reshape"
1747   op: "Reshape"
1748   input: "mbox_conf"
1749   input: "reshape_before_softmax"
1750 }
1751 node {
1752   name: "mbox_conf_softmax"
1753   op: "Softmax"
1754   input: "mbox_conf_reshape"
1755   attr {
1756     key: "axis"
1757     value {
1758       i: 2
1759     }
1760   }
1761 }
1762 node {
1763   name: "mbox_conf_flatten"
1764   op: "Flatten"
1765   input: "mbox_conf_softmax"
1766 }
1767 node {
1768   name: "PriorBox_0"
1769   op: "PriorBox"
1770   input: "conv4_3_norm/mul_1"
1771   input: "data"
1772   attr {
1773     key: "aspect_ratio"
1774     value {
1775       tensor {
1776         dtype: DT_FLOAT
1777         tensor_shape {
1778           dim {
1779             size: 1
1780           }
1781         }
1782         float_val: 2.0
1783       }
1784     }
1785   }
1786   attr {
1787     key: "clip"
1788     value {
1789       b: false
1790     }
1791   }
1792   attr {
1793     key: "flip"
1794     value {
1795       b: true
1796     }
1797   }
1798   attr {
1799     key: "max_size"
1800     value {
1801       i: 60
1802     }
1803   }
1804   attr {
1805     key: "min_size"
1806     value {
1807       i: 30
1808     }
1809   }
1810   attr {
1811     key: "offset"
1812     value {
1813       f: 0.5
1814     }
1815   }
1816   attr {
1817     key: "step"
1818     value {
1819       f: 8.0
1820     }
1821   }
1822   attr {
1823     key: "variance"
1824     value {
1825       tensor {
1826         dtype: DT_FLOAT
1827         tensor_shape {
1828           dim {
1829             size: 4
1830           }
1831         }
1832         float_val: 0.10000000149
1833         float_val: 0.10000000149
1834         float_val: 0.20000000298
1835         float_val: 0.20000000298
1836       }
1837     }
1838   }
1839 }
1840 node {
1841   name: "PriorBox_1"
1842   op: "PriorBox"
1843   input: "last_relu"
1844   input: "data"
1845   attr {
1846     key: "aspect_ratio"
1847     value {
1848       tensor {
1849         dtype: DT_FLOAT
1850         tensor_shape {
1851           dim {
1852             size: 2
1853           }
1854         }
1855         float_val: 2.0
1856         float_val: 3.0
1857       }
1858     }
1859   }
1860   attr {
1861     key: "clip"
1862     value {
1863       b: false
1864     }
1865   }
1866   attr {
1867     key: "flip"
1868     value {
1869       b: true
1870     }
1871   }
1872   attr {
1873     key: "max_size"
1874     value {
1875       i: 111
1876     }
1877   }
1878   attr {
1879     key: "min_size"
1880     value {
1881       i: 60
1882     }
1883   }
1884   attr {
1885     key: "offset"
1886     value {
1887       f: 0.5
1888     }
1889   }
1890   attr {
1891     key: "step"
1892     value {
1893       f: 16.0
1894     }
1895   }
1896   attr {
1897     key: "variance"
1898     value {
1899       tensor {
1900         dtype: DT_FLOAT
1901         tensor_shape {
1902           dim {
1903             size: 4
1904           }
1905         }
1906         float_val: 0.10000000149
1907         float_val: 0.10000000149
1908         float_val: 0.20000000298
1909         float_val: 0.20000000298
1910       }
1911     }
1912   }
1913 }
1914 node {
1915   name: "PriorBox_2"
1916   op: "PriorBox"
1917   input: "conv6_2_h/Relu"
1918   input: "data"
1919   attr {
1920     key: "aspect_ratio"
1921     value {
1922       tensor {
1923         dtype: DT_FLOAT
1924         tensor_shape {
1925           dim {
1926             size: 2
1927           }
1928         }
1929         float_val: 2.0
1930         float_val: 3.0
1931       }
1932     }
1933   }
1934   attr {
1935     key: "clip"
1936     value {
1937       b: false
1938     }
1939   }
1940   attr {
1941     key: "flip"
1942     value {
1943       b: true
1944     }
1945   }
1946   attr {
1947     key: "max_size"
1948     value {
1949       i: 162
1950     }
1951   }
1952   attr {
1953     key: "min_size"
1954     value {
1955       i: 111
1956     }
1957   }
1958   attr {
1959     key: "offset"
1960     value {
1961       f: 0.5
1962     }
1963   }
1964   attr {
1965     key: "step"
1966     value {
1967       f: 32.0
1968     }
1969   }
1970   attr {
1971     key: "variance"
1972     value {
1973       tensor {
1974         dtype: DT_FLOAT
1975         tensor_shape {
1976           dim {
1977             size: 4
1978           }
1979         }
1980         float_val: 0.10000000149
1981         float_val: 0.10000000149
1982         float_val: 0.20000000298
1983         float_val: 0.20000000298
1984       }
1985     }
1986   }
1987 }
1988 node {
1989   name: "PriorBox_3"
1990   op: "PriorBox"
1991   input: "conv7_2_h/Relu"
1992   input: "data"
1993   attr {
1994     key: "aspect_ratio"
1995     value {
1996       tensor {
1997         dtype: DT_FLOAT
1998         tensor_shape {
1999           dim {
2000             size: 2
2001           }
2002         }
2003         float_val: 2.0
2004         float_val: 3.0
2005       }
2006     }
2007   }
2008   attr {
2009     key: "clip"
2010     value {
2011       b: false
2012     }
2013   }
2014   attr {
2015     key: "flip"
2016     value {
2017       b: true
2018     }
2019   }
2020   attr {
2021     key: "max_size"
2022     value {
2023       i: 213
2024     }
2025   }
2026   attr {
2027     key: "min_size"
2028     value {
2029       i: 162
2030     }
2031   }
2032   attr {
2033     key: "offset"
2034     value {
2035       f: 0.5
2036     }
2037   }
2038   attr {
2039     key: "step"
2040     value {
2041       f: 64.0
2042     }
2043   }
2044   attr {
2045     key: "variance"
2046     value {
2047       tensor {
2048         dtype: DT_FLOAT
2049         tensor_shape {
2050           dim {
2051             size: 4
2052           }
2053         }
2054         float_val: 0.10000000149
2055         float_val: 0.10000000149
2056         float_val: 0.20000000298
2057         float_val: 0.20000000298
2058       }
2059     }
2060   }
2061 }
2062 node {
2063   name: "PriorBox_4"
2064   op: "PriorBox"
2065   input: "conv8_2_h/Relu"
2066   input: "data"
2067   attr {
2068     key: "aspect_ratio"
2069     value {
2070       tensor {
2071         dtype: DT_FLOAT
2072         tensor_shape {
2073           dim {
2074             size: 1
2075           }
2076         }
2077         float_val: 2.0
2078       }
2079     }
2080   }
2081   attr {
2082     key: "clip"
2083     value {
2084       b: false
2085     }
2086   }
2087   attr {
2088     key: "flip"
2089     value {
2090       b: true
2091     }
2092   }
2093   attr {
2094     key: "max_size"
2095     value {
2096       i: 264
2097     }
2098   }
2099   attr {
2100     key: "min_size"
2101     value {
2102       i: 213
2103     }
2104   }
2105   attr {
2106     key: "offset"
2107     value {
2108       f: 0.5
2109     }
2110   }
2111   attr {
2112     key: "step"
2113     value {
2114       f: 100.0
2115     }
2116   }
2117   attr {
2118     key: "variance"
2119     value {
2120       tensor {
2121         dtype: DT_FLOAT
2122         tensor_shape {
2123           dim {
2124             size: 4
2125           }
2126         }
2127         float_val: 0.10000000149
2128         float_val: 0.10000000149
2129         float_val: 0.20000000298
2130         float_val: 0.20000000298
2131       }
2132     }
2133   }
2134 }
2135 node {
2136   name: "PriorBox_5"
2137   op: "PriorBox"
2138   input: "conv9_2_h/Relu"
2139   input: "data"
2140   attr {
2141     key: "aspect_ratio"
2142     value {
2143       tensor {
2144         dtype: DT_FLOAT
2145         tensor_shape {
2146           dim {
2147             size: 1
2148           }
2149         }
2150         float_val: 2.0
2151       }
2152     }
2153   }
2154   attr {
2155     key: "clip"
2156     value {
2157       b: false
2158     }
2159   }
2160   attr {
2161     key: "flip"
2162     value {
2163       b: true
2164     }
2165   }
2166   attr {
2167     key: "max_size"
2168     value {
2169       i: 315
2170     }
2171   }
2172   attr {
2173     key: "min_size"
2174     value {
2175       i: 264
2176     }
2177   }
2178   attr {
2179     key: "offset"
2180     value {
2181       f: 0.5
2182     }
2183   }
2184   attr {
2185     key: "step"
2186     value {
2187       f: 300.0
2188     }
2189   }
2190   attr {
2191     key: "variance"
2192     value {
2193       tensor {
2194         dtype: DT_FLOAT
2195         tensor_shape {
2196           dim {
2197             size: 4
2198           }
2199         }
2200         float_val: 0.10000000149
2201         float_val: 0.10000000149
2202         float_val: 0.20000000298
2203         float_val: 0.20000000298
2204       }
2205     }
2206   }
2207 }
2208 node {
2209   name: "mbox_priorbox"
2210   op: "ConcatV2"
2211   input: "PriorBox_0"
2212   input: "PriorBox_1"
2213   input: "PriorBox_2"
2214   input: "PriorBox_3"
2215   input: "PriorBox_4"
2216   input: "PriorBox_5"
2217   input: "mbox_loc/axis"
2218 }
2219 node {
2220   name: "detection_out"
2221   op: "DetectionOutput"
2222   input: "mbox_loc"
2223   input: "mbox_conf_flatten"
2224   input: "mbox_priorbox"
2225   attr {
2226     key: "background_label_id"
2227     value {
2228       i: 0
2229     }
2230   }
2231   attr {
2232     key: "code_type"
2233     value {
2234       s: "CENTER_SIZE"
2235     }
2236   }
2237   attr {
2238     key: "confidence_threshold"
2239     value {
2240       f: 0.00999999977648
2241     }
2242   }
2243   attr {
2244     key: "keep_top_k"
2245     value {
2246       i: 200
2247     }
2248   }
2249   attr {
2250     key: "nms_threshold"
2251     value {
2252       f: 0.449999988079
2253     }
2254   }
2255   attr {
2256     key: "num_classes"
2257     value {
2258       i: 2
2259     }
2260   }
2261   attr {
2262     key: "share_location"
2263     value {
2264       b: true
2265     }
2266   }
2267   attr {
2268     key: "top_k"
2269     value {
2270       i: 400
2271     }
2272   }
2273 }
2274 node {
2275   name: "reshape_before_softmax"
2276   op: "Const"
2277   attr {
2278     key: "value"
2279     value {
2280       tensor {
2281         dtype: DT_INT32
2282         tensor_shape {
2283           dim {
2284             size: 3
2285           }
2286         }
2287         int_val: 0
2288         int_val: -1
2289         int_val: 2
2290       }
2291     }
2292   }
2293 }
2294 library {
2295 }