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yolov2ReorgLayer

(删除)创建重组层YOLO v2意思对象检测网络

自从R2019a

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YOLOv2ReorgLayer函数将被删除。使用spaceToDepthLayer代替。

描述

的yolov2ReorgLayer函数创建一个YOLOv2ReorgLayer对象,该对象代表你只看一次版本2的重组层(YOLO v2意思)对象检测网络。重组层进行高分辨率特性将从较低的层叠加相邻特征映射到不同的通道。重组的输出层的深度连接层。深度连接层连接重组高分辨率特性与低分辨率的特性从一个更高的层。

创建

语法

层= yolov2ReorgLayer(步)
层= yolov2ReorgLayer(泰然自若,“名字”,layerName)

描述

例子

层= yolov2ReorgLayer (步)创建YOLO v2意思的重组层对象检测网络。层进行输入的维数特征图中指定的步长步。有关创建一个YOLO v2网络与重组层意思,明白了设计一个YOLO v2意思检测网络Reorg层。

例子

层= yolov2ReorgLayer (步“名称”,layerName)设置的名字使用一个名称-值对财产。附上单引号的属性名。例如,yolov2ReorgLayer('名称',' yolo_Reorg ')创建重组层命名为“yolo_Reorg”。

输入参数

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步长为遍历输入垂直和水平,指定为正整数的2-element向量形式[b]。一个垂直步长和吗b是水平的步长。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

重组层,名称指定为一个特征向量或字符串标量。这个输入参数设置的名字层的属性。如果你不指定名称,那么函数自动设置的名字来”。

数据类型:字符|字符串

属性

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图层名称,指定为一个特征向量。包括在一层一层图,您必须指定一个非空的独特的层的名字。如果你训练一个网络层和系列的名字被设置为”软件自动分配一个名称,那么在训练时间层。

数据类型:字符

这个属性是只读的。

输入层的数量。这一层只接受一个输入。

数据类型:双

这个属性是只读的。

输入层的名称。这一层只接受一个输入。

数据类型:细胞

这个属性是只读的。

输出层的数量。这一层只有一个输出。

数据类型:双

这个属性是只读的。

输出层的名称。这一层只有一个输出。

数据类型:细胞

例子

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为重组指定步长输入特征的维度地图。

步= (2 - 2);

创建一个YOLO v2意思重组层指定步长和名称为“yolo_Reorg”。

层= yolov2ReorgLayer(泰然自若,“名字”,“yolo_Reorg”);

检查YOLO v2重组层意思的属性。

层
层= YOLOv2ReorgLayer属性:名称:“yolo_Reorg”Hyperparameters大步:[2 2]

提示

  • 你可以找到所需的值步使用:

    年代 t r 我 d e = 地板上 ( 大小的输入特性映射到重组层 从更高的层大小的输出特性图 )

算法

重组层提高YOLO v2意思的性能对象检测网络连接不同层通过促进功能。它的适应度较低的维数层特性图,这样就可以将连接与更高的层功能映射。

考虑一个输入特征的地图大小(HWC),地点:

  • H是地图的高度特性。

  • W是图的宽度特征。

  • C通道的数量。

重组层选择特征地图位置基于步大小的值步并将这些特征值添加到第三维度C。的大小从重组映射层重组功能

(地板地板(H /步(1))(W /步(2))C(1)××一步一步(2))。

功能连接的高度和宽度的重组功能映射必须匹配的高度和宽度更高的层功能映射。

引用

[1]约瑟。R, s . k . Divvala r.b Girshick, f·阿里。“你只看一次:统一、实时检测。”In《IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR),779 - 788页。内华达州拉斯维加斯:CVPR, 2016。

[2]约瑟。R和f·阿里。“YOLO 9000:意思更好、更快、更强”。In《IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR),6517 - 6525页。你好:火奴鲁鲁CVPR, 2017年。

扩展功能

C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

版本历史

介绍了R2019a

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