Caffe中的crop_layer层_caffe crop-优快云博客

本文介绍了Caffe框架中Crop层的作用及用法。Crop层主要用于全卷积网络中裁剪因填充操作导致尺寸扩大的特征图，使其与原始输入保持一致。文章详细解释了Crop层如何根据参考输入进行裁剪，并提供了配置示例。

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Crop_layer是在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation这篇论文中接触到的。我发现网络配置文件中使用到了Crop层。

而Crop_layer层到底有什么作用呢？其实它主要是针对全卷积时，在原始图像上加了pad，致使图像比原始图像要大一些，最后我们利用这个crop层将pad裁剪掉。

crop层主要作用是为了裁剪，那么它又是怎么进行裁剪的呢？

Caffe中发数据是以blobs形式存在的，blob是一个四维结构（Batch size, number of Channels, Height, width）是数据（在我以前的博客中有介绍）.Crop_layer的输入（bottom）有两个，假设输入为A和B，输出（top）为C。

（1）A——要进行裁剪的bottom，A的size为（20，50，512，512）

（2）B——裁剪的参考输入，size为（20，10，256，256）

（3）C——输出top，它是在A的基础上按照B的size裁剪而来，所以size和B是一样的。

Crop_layer里有两个重要的参数：axis（决定从哪个轴开始裁剪）和offsets（给出三个维度，决定裁剪位置的偏移），裁剪的长度和B中对应的轴的长度是对应的。例如：

（1）给出axis=1，offset=（25，128，128）

（2）裁剪操作：C = A[:,25:25+B.shape[1],128:128+B.shape[2],128:128+B.shape[3]]

也就是说，对于A的轴1来说，裁剪范围是25~35.

另外在offsets的三个维度都一样的时候，可以设置offsets为一个数，表示赛格维度上的偏移是一样的。以下是一个实例：

layer {
  name: "crop_layer"
  type: "Crop"
  bottom: "A"
  bottom: "B"
  top: "C"
  crop_param {
    axis: 1
    offset: 25
    offset: 128
    offset: 128
  }
}

大多数时候，我们是依据具体情况获取这个偏移值的。