cv::dnn::DeconvolutionLayer クラス

#include <opencv2/dnn/all_layers.hpp>

Collaboration diagram for cv::dnn::DeconvolutionLayer:

静的公開メンバ関数
static Ptr< BaseConvolutionLayer >	create (const LayerParams &params)
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	ファイルからアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	文字列からアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	ファイルノードからアルゴリズムを読み込む。

Additional Inherited Members
Public Member Functions inherited from cv::dnn::Layer
	Layer ()
	Layer (const LayerParams &params)
	name、type、blobs フィールドのみを初期化する。
virtual	~Layer ()
virtual void	applyHalideScheduler (Ptr< BackendNode > &node, const std::vector< Mat * > &inputs, const std::vector< Mat > &outputs, int targetId) const
	レイヤーのハイパーパラメータに基づくHalideの自動スケジューリング。
virtual void	finalize (const std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output)
	入力・出力・blobに応じて内部パラメータを計算し設定する。
std::vector< Mat >	finalize (const std::vector< Mat > &inputs)
	これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは受け取る引数のみが異なる。
void	finalize (const std::vector< Mat > &inputs, std::vector< Mat > &outputs)
	これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは受け取る引数のみが異なる。
virtual void	finalize (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs)
	入力・出力・blobに応じて内部パラメータを計算し設定する。
virtual void	forward (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals)
	input blobを与えて出力 blobs を計算する。
virtual void	forward (std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output, std::vector< Mat > &internals)
	input blobを与えて出力 blobs を計算する。
void	forward_fallback (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals)
	input blobを与えて出力 blobs を計算する。
virtual int64	getFLOPS (const std::vector< MatShape > &inputs, const std::vector< MatShape > &outputs) const
virtual bool	getMemoryShapes (const std::vector< MatShape > &inputs, const int requiredOutputs, std::vector< MatShape > &outputs, std::vector< MatShape > &internals) const
virtual void	getScaleShift (Mat &scale, Mat &shift) const
	チャンネルごとの乗算と加算を行うレイヤーのパラメータを返す。
virtual void	getScaleZeropoint (float &scale, int &zeropoint) const
	レイヤーのスケールとゼロポイントを返す。
virtual Ptr< BackendNode >	initCann (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &outputs, const std::vector< Ptr< BackendNode > > &nodes)
	CANNバックエンドノードを返す。
virtual Ptr< BackendNode >	initCUDA (void *context, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &outputs)
	CUDAバックエンドノードを返す。
virtual Ptr< BackendNode >	initHalide (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs)
	Halideバックエンドノードを返す。
virtual Ptr< BackendNode >	initNgraph (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendNode > > &nodes)
virtual Ptr< BackendNode >	initTimVX (void *timVxInfo, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputsWrapper, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &outputsWrapper, bool isLast)
	TimVXバックエンドノードを返す。
virtual Ptr< BackendNode >	initVkCom (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &outputs)
virtual Ptr< BackendNode >	initWebnn (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendNode > > &nodes)
virtual int	inputNameToIndex (String inputName)
	入力配列における入力blobのインデックスを返す。
virtual int	outputNameToIndex (const String &outputName)
	出力配列における出力blobのインデックスを返す。
void	run (const std::vector< Mat > &inputs, std::vector< Mat > &outputs, std::vector< Mat > &internals)
	レイヤーを確保し出力を計算する。
virtual bool	setActivation (const Ptr< ActivationLayer > &layer)
	後続の活性化レイヤーをこのレイヤーに結合しようとする。すなわち、部分的なケースでレイヤー融合を行う。
void	setParamsFrom (const LayerParams &params)
	name、type、blobs フィールドのみを初期化する。
virtual bool	supportBackend (int backendId)
	計算に特定のバックエンドをレイヤーがサポートしているか問い合わせる。
virtual Ptr< BackendNode >	tryAttach (const Ptr< BackendNode > &node)
	レイヤーの融合を実装する。
virtual bool	tryFuse (Ptr< Layer > &top)
	現在のレイヤーを次のレイヤーと融合しようとする。
virtual bool	tryQuantize (const std::vector< std::vector< float > > &scales, const std::vector< std::vector< int > > &zeropoints, LayerParams &params)
	与えられたレイヤーを量子化し、固定小数点実装に必要な量子化パラメータを計算しようとする。
virtual void	unsetAttached ()
	特定のレイヤーに結合されているすべてのレイヤーを「切り離す」。
virtual bool	updateMemoryShapes (const std::vector< MatShape > &inputs)
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする。
virtual bool	empty () const
	Algorithm が空の場合（たとえば開始直後や読み込みに失敗した後）に true を返す。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	ファイルストレージからアルゴリズムの引数を読み込む。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const
Public Attributes inherited from cv::dnn::BaseConvolutionLayer
std::vector< size_t >	adjust_pads
Size	adjustPad
Size	dilation
std::vector< size_t >	dilations
Size	kernel
std::vector< size_t >	kernel_size
int	numOutput
Size	pad
String	padMode
std::vector< size_t >	pads_begin
std::vector< size_t >	pads_end
Size	stride
std::vector< size_t >	strides
Public Attributes inherited from cv::dnn::Layer
std::vector< Mat >	blobs
	学習済みの引数のリストは、Net::getParam() を使って読み出せるよう、ここに格納しなければならない。
String	name
	レイヤーインスタンスの名前。ロギングやその他の内部目的に使用できる。
int	preferableTarget
	レイヤーの順伝播において優先するターゲット
String	type
	レイヤーファクトリでレイヤーを作成する際に使用された型名。
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< BaseConvolutionLayer > cv::dnn::DeconvolutionLayer::create ( const LayerParams & params )

static

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/dnn/all_layers.hpp