caffe slice layer

最新推荐文章于 2023-06-06 16:04:21 发布
原创 最新推荐文章于 2023-06-06 16:04:21 发布 · 1.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了Caffe框架中的Slice Layer，它能将输入数据分解为多个独立的输出部分，与Split Layer的区别在于Slice Layer不复制输入而是进行分割。通过学习，可以更好地掌握深度学习模型中数据处理的策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近关注了spilt-transform-merge策略，

有必要了解下slice layer

slice layer用以将 输入(bottom) 分解成 多个输出(top)

与split layer 不同的是，spilt是将输入复制多份输出

layer {
  name: "slice"
  type: "Slice"
  bottom: "input"
  top: "output1"
  top: "output2"
  top: "output3"
  top: "output4"
  slice_param {
    axis: 1
    slice_point: 1
    slice_point: 3
    slice_point: 4
  }
}

这里假设input的维度是 N*5*H*W ,tops输出的维度分别为
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【caffe】Layer解读之：Slice
yuanCruise
08-10 1472
Layer type: Slice 头文件位置：/include/caffe/layers/slice_layer.hpp CPU 执行源文件位置: ./src/caffe/layers/slice_layer.cpp CUDA GPU 执行源文件位置: ./src/caffe/layers/slice_layer.cu Slice层的功能：根据给定的参数对输入层进行划分（以通道为单位）。 ...
caffe slice layer 学习
09-05 1万+
Slice layer 的作用是将bottom按照需要分解成多个tops。(与split layer的不一样在于spliit的作用是将bottom复制多份，输出到tops) 首先我们先看一下slice layer 在prototxt里面的书写layer { name: "slice" type: "Slice" bottom: "input" top: "output1" to
caffe-slice layer
ENJOY-NOW
10-05 1580
usage: layer { name: "slicex" type: "Slice" bottom: "rnn1" top: "x1" top: "x2" top: "x3" slice_param { axis: 0 #slice_point: x #if no this slice_point, it will slice the data depend on n
Caffe Prototxt 特殊层系列：Slice Layer
Mingx9527
01-09 1364
Slice Layer 的作用是将bottom按照需要切分成多个tops 首先我们先看一下slice layer 在prototxt里面的书写： layer { name: "slice" type: "Slice" bottom: "input&a
Caffe Layer 系列(二)：Slice层、Eltwise层
杨树的博客
08-20 2731
查看DeepFace网络的proto文件发现使用Slice做blob数据分割，Eltwise层做blob数据融合，这里详细说明这个layer的用法。 1、Slice Layer Slice Layer接收top blob的数据，并再指定维度做分割处理。 caffe.proto中定义如下： message SliceParameter { // The axis along which...
batch slice layer
12-27 820
这个层的作用是将bottom分为k个tops 列如k为3，bottom为n1,n2,n3,n4,n5,n6。 则top1为n1,n4 则top2为n2,n5 则top3为n3,n6 batch_slice_layer.hpp#ifndef CAFFE_BATCH_SLICE_LAYER_HPP_ #define CAFFE_BATCH_SLICE_LAYER_HPP_#include "c
【caffe】caffe之Slice层
大雄的专栏
01-24 2345
最近在做re-di任务时，经常要用到parts信息，因此slice层是非常有用的，但是caffe中这一层的参数需要弄明白，这里将slice层的代码解读一下。——————————————————————–caffe.proto———————————————————————–message SliceParameter { // The axis along which to slice -- ma
【caffe】Layer解读之：Slience
yuanCruise
08-11 1657
Layer type: Silence 头文件位置：./include/caffe/layers/silence_layer.hpp CPU 执行源文件位置: ./src/caffe/layers/silence_layer.cpp CUDA GPU 执行源文件位置: ./src/caffe/layers/silence_layer.cu Slience层的功能：当用slice层把标签分割成多份...
Caffe入门：caffe中layer的一些特殊操作，比如split、slice
那年聪聪
01-16 1796
slice：在某一个维度，按照给定的下标，blob拆分成几块。比如要拆分channel，总数50，下标为10,20,30,40，那就是分成5份，每份10个channel，输出5个layer。 concat：在某个维度，将输入的layer组合起来，是slice的逆过程。 split：将blob复制几份，分别给不同的layer，这些上层layer共享这个blob。 如果你想看某一层在网络中的输出...
Caffe入门：slice层
那年聪聪
11-24 3149
Slice Layer接收top blob的数据，并再指定维度做分割处理。可根据给定的维度将bottom切分成多个top，用于具有多个输入多任务的网络。slice层有三个参数，axis和slice_dim用于指定切分的维度是什么，默认为1，切分channel维度(一般是四个维度：【N,C,W,H】)；还有另一个选择就是切分num，类似于Concat层，但是注意这两个参数只能指定一个，常用axis。...
caffe源码解读(4)－concate_layer.cpp以及slice_layer.cpp
冬后晚晴的博客
01-28 1564
一.Concate作用：实现多个输入数据的拼接 输入：x1,x2,…,xk 输出:y x1: N*C*H*W x2: N*C*H*W xk: N*C*H*W y: kN*C*H*W(concate_dim=0) y: N*kC*H*W(concate_dim=1) 参数：两个作用相同　①axis　②concate_dim(1)caffe.proto层参数定义message Conc
caffe源码分析--data_layer.cpp
linger(心怀梦想，活在当下，知乎ID：linger liu)
05-31 1万+
// Copyright 2013 Yangqing Jia #include #include #include #include #include #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/util/io.hpp" #include "caffe/vision_layers.hpp" using std::string; name
2021.03.11更新 c++下使用opencv部署yolov5模型（一）
qq_34124780的博客
03-11 2万+
首先感谢下这位大佬的文章：https://blog.youkuaiyun.com/nihate/article/details/112731327#comments_14884604，详细的解释了为什么yolov5导出的onnx模型不能被opencv读取的原因以及后面的修改方法包括预测一条龙。 我这里的方法有点不同。 首先找到yolov5的focus模块， #models/comment.py class Focus(nn.Module): # Focus wh information into c-s
caffe 中那些不寻常的layers：concat_layer,slice_layer,Flatten_layer，Reshape_layer，Eltwise_layer
haoer_hhhhhh的博客
06-06 358
/输入图像均为(24*24*3)，用于分类的有150张图片，用于回归的有50张，用于关键点回归的也有50张，则最后拼接的结果就是((150+50+50)×3×24×24)输入的data维度为 (250×3× 24×24)，拆分后的3个输出的维度依次为 (150×3×24×24)， (50×3×24×24)，(50×3×24×24)。Flatten layer用于把一个维度为n * c * h * w的输入转化为一个维度为 n * (c*h*w)的向量输出。一、concat层：实现输入数据的拼接。
Caffe中的Slice层
信大傲飞的博客
01-23 2504
Slice layer 的作用是将bottom按照需要分解成多个tops。(与split layer的不一样在于spliit的作用是将bottom复制多份，输出到tops)  首先我们先看一下slice layer 在prototxt里面的写法： layer { name: "slice" type: "Slice" bottom: "input"...
Caffe中的特殊layer解释【慢慢填坑中】
热门推荐
happynear的专栏
09-18 2万+
slice：在某一个维度，按照给定的下标，blob拆分成几块。比如要拆分channel，总数50，下标为10,20,30,40，那就是分成5份，每份10个channel，输出5个layer。concat：在某个维度，将输入的layer组合起来，是slice的逆过程。split：将blob复制几份，分别给不同的layer，这些上层layer共享这个blob。tile：将blob的某个维度，扩大n倍。比
caffe中的Slice层
BigCowPeking
11-05 1万+
caffe中的Slice层
DarkNet（1）--添加新层教程（slice层为例）
对角巷
11-22 2916
1、源码src文件夹下： 新建slice_layer.c和slice_layer.h ps：稍后我会放到我的GitHub上 2、makefile文件中： OBJ添加slice_layer.o 3、include/darknet.h文件中： （1）LAYER_TYPE添加SLICE： typedef enum { CONVOLUTIONAL, DECONVOLUTIONAL, ...
keras slice layer 层 实现
xiaojiajia007的博客
06-20 7536
# 注意的地方： keras中每层的输入输出的tensor是张量， 比如Tensor shape是（N, H, W, C), 对于tf后台， channels_last # Define a slice layer using Lamda layer def slice(x, h1, h2, w1, w2): """ Define a tensor slice function
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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