opencv自定义深度学习层 官方实例解析 笔记

环境 Windows,visual studio 15,opencv3.4.2,c++

1、代码地址

https://docs.opencv.org/3.4.2/dc/db1/tutorial_dnn_custom_layers.html

2、自定义层

类名称就是层的名称

class InterpLayer : public cv::dnn::Layer
//新层是Layer基类的派生类

类方法

public:
InterpLayer(const cv::dnn::LayerParams &params) : Layer(params){} 
//读取层当中输入的参数
static cv::Ptr<cv::dnn::Layer> create(cv::dnn::LayerParams& params){}
//创建层
virtual bool getMemoryShapes(const std::vector<std::vector<int> > &inputs,
		const int requiredOutputs,
		std::vector<std::vector<int> > &outputs,
		std::vector<std::vector<int> > &internals) const CV_OVERRIDE{}
//定义输出数据的形状
virtual void forward(std::vector<cv::Mat*> &inputs, std::vector<cv::Mat> &outputs, std::vector<cv::Mat> &internals) CV_OVERRIDE{}
//层当中的主要执行过程卸载这里
virtual void forward(cv::InputArrayOfArrays, cv::OutputArrayOfArrays, cv::OutputArrayOfArrays) CV_OVERRIDE {}
//Layer基类当中的纯虚拟函数,如果不写上去的话会一直提醒你,新建层是一个抽象类

getMemoryShapes函数理解

virtual bool getMemoryShapes(const std::vector<std::vector<int> > &inputs,
		const int requiredOutputs,
		std::vector<std::vector<int> > &outputs,
		std::vector<std::vector<int> > &internals) const CV_OVERRIDE
	{
		CV_UNUSED(requiredOutputs); CV_UNUSED(internals);
		std::vector<int> outShape(4); 
		outShape[0] = inputs[0][0];  // batch size
		outShape[1] = inputs[0][1];  // number of channels
		outShape[2] = outHeight;
		outShape[3] = outWidth;
		outputs.assign(1, outSha
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值