pointnet tf_util.max_pool2d

最新推荐文章于 2023-01-02 09:00:29 发布

原创最新推荐文章于 2023-01-02 09:00:29 发布 · 526 阅读

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本文详细解析了TensorFlow中max_pool2d函数的封装实现，该函数用于二维最大池化，输入为四维张量，通过指定的内核大小和步长进行池化，最终返回池化后的变量张量。

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net = tf_util.max_pool2d(net, [num_point,1],
                             padding='VALID', scope='tmaxpool')

看下具体实现

def max_pool2d(inputs,
               kernel_size,
               scope,
               stride=[2, 2],
               padding='VALID'):
  """ 2D max pooling.

  Args:
    inputs: 4-D tensor BxHxWxC
    kernel_size: a list of 2 ints
    stride: a list of 2 ints
  
  Returns:
    Variable tensor
  """
  with tf.variable_scope(scope) as sc:
    kernel_h, kernel_w = kernel_size
    stride_h, stride_w = stride
    outputs = tf.nn.max_pool(inputs,
                             ksize=[1, kernel_h, kernel_w, 1],
                             strides=[1, stride_h, stride_w, 1],
                             padding=padding,
                             name=sc.name)
    return outputs

其实是对tf.nn.max_pool进行了封装，输入的input是第三层输出的net(shape[32,1024,1,1024]),stride设置为2，2即沿h和w方向步幅为2步，直接对1024，1进行池化，且步幅是2，直接将1024个点进行池化得到最大点的池化值，最后得到[32,1,1,1024],目前不知道为什么这么操作

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