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OpenCV
3.4.20
Open Source Computer Vision
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This interface class allows to build new Layers - are building blocks of networks. More...
#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
Public Member Functions | |
Layer () | |
Layer (const LayerParams ¶ms) | |
Initializes only name, type and blobs fields. More... | |
virtual | ~Layer () |
virtual void | applyHalideScheduler (Ptr< BackendNode > &node, const std::vector< Mat *> &inputs, const std::vector< Mat > &outputs, int targetId) const |
Automatic Halide scheduling based on layer hyper-parameters. More... | |
virtual void | finalize (const std::vector< Mat *> &input, std::vector< Mat > &output) |
Computes and sets internal parameters according to inputs, outputs and blobs. More... | |
virtual void | finalize (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs) |
Computes and sets internal parameters according to inputs, outputs and blobs. More... | |
void | finalize (const std::vector< Mat > &inputs, std::vector< Mat > &outputs) |
This is an overloaded member function, provided for convenience. It differs from the above function only in what argument(s) it accepts. More... | |
std::vector< Mat > | finalize (const std::vector< Mat > &inputs) |
This is an overloaded member function, provided for convenience. It differs from the above function only in what argument(s) it accepts. More... | |
virtual void | forward (std::vector< Mat *> &input, std::vector< Mat > &output, std::vector< Mat > &internals) |
Given the input blobs, computes the output blobs . More... | |
virtual void | forward (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals) |
Given the input blobs, computes the output blobs . More... | |
void | forward_fallback (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals) |
Given the input blobs, computes the output blobs . More... | |
virtual int64 | getFLOPS (const std::vector< MatShape > &inputs, const std::vector< MatShape > &outputs) const |
virtual bool | getMemoryShapes (const std::vector< MatShape > &inputs, const int requiredOutputs, std::vector< MatShape > &outputs, std::vector< MatShape > &internals) const |
virtual void | getScaleShift (Mat &scale, Mat &shift) const |
Returns parameters of layers with channel-wise multiplication and addition. More... | |
virtual Ptr< BackendNode > | initHalide (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs) |
Returns Halide backend node. More... | |
virtual Ptr< BackendNode > | initNgraph (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendNode > > &nodes) |
virtual int | inputNameToIndex (String inputName) |
Returns index of input blob into the input array. More... | |
virtual int | outputNameToIndex (const String &outputName) |
Returns index of output blob in output array. More... | |
void | run (const std::vector< Mat > &inputs, std::vector< Mat > &outputs, std::vector< Mat > &internals) |
Allocates layer and computes output. More... | |
virtual bool | setActivation (const Ptr< ActivationLayer > &layer) |
Tries to attach to the layer the subsequent activation layer, i.e. do the layer fusion in a partial case. More... | |
void | setParamsFrom (const LayerParams ¶ms) |
Initializes only name, type and blobs fields. More... | |
virtual bool | supportBackend (int backendId) |
Ask layer if it support specific backend for doing computations. More... | |
virtual Ptr< BackendNode > | tryAttach (const Ptr< BackendNode > &node) |
Implement layers fusing. More... | |
virtual bool | tryFuse (Ptr< Layer > &top) |
Try to fuse current layer with a next one. More... | |
virtual void | unsetAttached () |
"Deattaches" all the layers, attached to particular layer. More... | |
virtual bool | updateMemoryShapes (const std::vector< MatShape > &inputs) |
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Algorithm () | |
virtual | ~Algorithm () |
virtual void | clear () |
Clears the algorithm state. More... | |
virtual bool | empty () const |
Returns true if the Algorithm is empty (e.g. in the very beginning or after unsuccessful read. More... | |
virtual String | getDefaultName () const |
virtual void | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm parameters from a file storage. More... | |
virtual void | save (const String &filename) const |
virtual void | write (FileStorage &fs) const |
Stores algorithm parameters in a file storage. More... | |
void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
Public Attributes | |
std::vector< Mat > | blobs |
List of learned parameters must be stored here to allow read them by using Net::getParam(). More... | |
String | name |
Name of the layer instance, can be used for logging or other internal purposes. More... | |
int | preferableTarget |
prefer target for layer forwarding More... | |
String | type |
Type name which was used for creating layer by layer factory. More... | |
Additional Inherited Members | |
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template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from the file. More... | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from a String. More... | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm from the file node. More... | |
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void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
This interface class allows to build new Layers - are building blocks of networks.
Each class, derived from Layer, must implement allocate() methods to declare own outputs and forward() to compute outputs. Also before using the new layer into networks you must register your layer by using one of LayerFactory macros.
cv::dnn::Layer::Layer | ( | ) |
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explicit |
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virtual |
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virtual |
Automatic Halide scheduling based on layer hyper-parameters.
[in] | node | Backend node with Halide functions. |
[in] | inputs | Blobs that will be used in forward invocations. |
[in] | outputs | Blobs that will be used in forward invocations. |
[in] | targetId | Target identifier |
Layer don't use own Halide::Func members because we can have applied layers fusing. In this way the fused function should be scheduled.
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virtual |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.dnn.Layer.finalize( | inputs[, outputs] | ) -> | outputs |
Computes and sets internal parameters according to inputs, outputs and blobs.
[in] | input | vector of already allocated input blobs |
[out] | output | vector of already allocated output blobs |
If this method is called after network has allocated all memory for input and output blobs and before inferencing.
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virtual |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.dnn.Layer.finalize( | inputs[, outputs] | ) -> | outputs |
Computes and sets internal parameters according to inputs, outputs and blobs.
[in] | inputs | vector of already allocated input blobs |
[out] | outputs | vector of already allocated output blobs |
If this method is called after network has allocated all memory for input and output blobs and before inferencing.
void cv::dnn::Layer::finalize | ( | const std::vector< Mat > & | inputs, |
std::vector< Mat > & | outputs | ||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.dnn.Layer.finalize( | inputs[, outputs] | ) -> | outputs |
This is an overloaded member function, provided for convenience. It differs from the above function only in what argument(s) it accepts.
std::vector<Mat> cv::dnn::Layer::finalize | ( | const std::vector< Mat > & | inputs | ) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.dnn.Layer.finalize( | inputs[, outputs] | ) -> | outputs |
This is an overloaded member function, provided for convenience. It differs from the above function only in what argument(s) it accepts.
|
virtual |
Given the input
blobs, computes the output blobs
.
[in] | input | the input blobs. |
[out] | output | allocated output blobs, which will store results of the computation. |
[out] | internals | allocated internal blobs |
|
virtual |
Given the input
blobs, computes the output blobs
.
[in] | inputs | the input blobs. |
[out] | outputs | allocated output blobs, which will store results of the computation. |
[out] | internals | allocated internal blobs |
void cv::dnn::Layer::forward_fallback | ( | InputArrayOfArrays | inputs, |
OutputArrayOfArrays | outputs, | ||
OutputArrayOfArrays | internals | ||
) |
Given the input
blobs, computes the output blobs
.
[in] | inputs | the input blobs. |
[out] | outputs | allocated output blobs, which will store results of the computation. |
[out] | internals | allocated internal blobs |
|
inlinevirtual |
|
virtual |
Returns parameters of layers with channel-wise multiplication and addition.
[out] | scale | Channel-wise multipliers. Total number of values should be equal to number of channels. |
[out] | shift | Channel-wise offsets. Total number of values should be equal to number of channels. |
Some layers can fuse their transformations with further layers. In example, convolution + batch normalization. This way base layer use weights from layer after it. Fused layer is skipped. By default, scale
and shift
are empty that means layer has no element-wise multiplications or additions.
|
virtual |
Returns Halide backend node.
[in] | inputs | Input Halide buffers. |
Input buffers should be exactly the same that will be used in forward invocations. Despite we can use Halide::ImageParam based on input shape only, it helps prevent some memory management issues (if something wrong, Halide tests will be failed).
|
virtual |
|
virtual |
Returns index of input blob into the input array.
inputName | label of input blob |
Each layer input and output can be labeled to easily identify them using "%<layer_name%>[.output_name]" notation. This method maps label of input blob to its index into input vector.
Reimplemented in cv::dnn::LSTMLayer.
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virtual |
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cv.dnn.Layer.outputNameToIndex( | outputName | ) -> | retval |
Returns index of output blob in output array.
Reimplemented in cv::dnn::LSTMLayer.
void cv::dnn::Layer::run | ( | const std::vector< Mat > & | inputs, |
std::vector< Mat > & | outputs, | ||
std::vector< Mat > & | internals | ||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.dnn.Layer.run( | inputs, internals[, outputs] | ) -> | outputs, internals |
Allocates layer and computes output.
|
virtual |
Tries to attach to the layer the subsequent activation layer, i.e. do the layer fusion in a partial case.
[in] | layer | The subsequent activation layer. |
Returns true if the activation layer has been attached successfully.
void cv::dnn::Layer::setParamsFrom | ( | const LayerParams & | params | ) |
|
virtual |
Ask layer if it support specific backend for doing computations.
[in] | backendId | computation backend identifier. |
|
virtual |
Implement layers fusing.
[in] | node | Backend node of bottom layer. |
Actual for graph-based backends. If layer attached successfully, returns non-empty cv::Ptr to node of the same backend. Fuse only over the last function.
Try to fuse current layer with a next one.
[in] | top | Next layer to be fused. |
|
virtual |
"Deattaches" all the layers, attached to particular layer.
|
virtual |
std::vector<Mat> cv::dnn::Layer::blobs |
List of learned parameters must be stored here to allow read them by using Net::getParam().
String cv::dnn::Layer::name |
Name of the layer instance, can be used for logging or other internal purposes.
int cv::dnn::Layer::preferableTarget |
prefer target for layer forwarding
String cv::dnn::Layer::type |
Type name which was used for creating layer by layer factory.