RoIPooling

、
代码:
template <typename Dtype>
void ROIPoolingLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
//输入有两部分组成,data和rois
const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data();
const Dtype* bottom_rois = bottom[1]->cpu_data();
// Number of ROIs
int num_rois = bottom[1]->num();
int batch_size = bottom[0]->num();
int top_count = top[0]->count();
Dtype* top_data = top[0]->mutable_cpu_data();
caffe_set(top_count, Dtype(-FLT_MAX), top_data);
int* argmax_data = max_idx_.mutable_cpu_data();
caffe_set(top_count, -1, argmax_data); // For each ROI R = [batch_index x1 y1 x2 y2]: max pool over R
for (int n = 0; n < num_rois; ++n) {
int roi_batch_ind = bottom_rois[0];
//把原图的坐标映射到feature map上面
int roi_start_w = round(bottom_rois[1] * spatial_scale_);
int roi_start_h = round(bottom_rois[2] * spatial_scale_);
int roi_end_w = round(bottom_rois[3] * spatial_scale_);
int roi_end_h = round(bottom_rois[4] * spatial_scale_);
//计算每个roi在feature map上面的大小
int roi_height = max(roi_end_h - roi_start_h + 1, 1);
int roi_width = max(roi_end_w - roi_start_w + 1, 1);
//pooling之后的feature map的一个值对应于pooling之前的feature map上的大小
//注:由于roi的大小不一致,所以每次都需要计算一次
const Dtype bin_size_h = static_cast<Dtype>(roi_height)
/ static_cast<Dtype>(pooled_height_);
const Dtype bin_size_w = static_cast<Dtype>(roi_width)
/ static_cast<Dtype>(pooled_width_);
//找到对应的roi的feature map,如果input data的batch size为1
//那么roi_batch_ind=0
const Dtype* batch_data = bottom_data + bottom[0]->offset(roi_batch_ind);
//pooling的过程是针对每一个channel的,所以需要循环遍历
for (int c = 0; c < channels_; ++c) {
//计算output的每一个值,所以需要遍历一遍output,然后求出所有值
for (int ph = 0; ph < pooled_height_; ++ph) {
for (int pw = 0; pw < pooled_width_; ++pw) {
// Compute pooling region for this output unit:
// start (included) = floor(ph * roi_height / pooled_height_)
// end (excluded) = ceil((ph + 1) * roi_height / pooled_height_)
// 计算output上的一点对应于input上面区域的大小[hstart, wstart, hend, wend]
int hstart = static_cast<int>(floor(static_cast<Dtype>(ph)
* bin_size_h));
int hend = static_cast<int>(ceil(static_cast<Dtype>(ph + 1)
* bin_size_h));
int wstart = static_cast<int>(floor(static_cast<Dtype>(pw)
* bin_size_w));
int wend = static_cast<int>(ceil(static_cast<Dtype>(pw + 1)
* bin_size_w));
//将映射后的区域平动到对应的位置[hstart, wstart, hend, wend]
hstart = min(max(hstart + roi_start_h, 0), height_);
hend = min(max(hend + roi_start_h, 0), height_);
wstart = min(max(wstart + roi_start_w, 0), width_);
wend = min(max(wend + roi_start_w, 0), width_);
//如果映射后的矩形框不符合
bool is_empty = (hend <= hstart) || (wend <= wstart);
//pool_index指的是此时计算的output的值对应于output的位置
const int pool_index = ph * pooled_width_ + pw;
//如果矩形不符合,此处output的值设为0,此处的对应于输入区域的最大值为-1
if (is_empty) {
top_data[pool_index] = 0;
argmax_data[pool_index] = -1;
}
//遍历output的值对应于input的区域块
for (int h = hstart; h < hend; ++h) {
for (int w = wstart; w < wend; ++w) {
// 对应于input上的位置
const int index = h * width_ + w;
//计算区域块的最大值,保存在output对应的位置上
//同时记录最大值的索引
if (batch_data[index] > top_data[pool_index]) {
top_data[pool_index] = batch_data[index];
argmax_data[pool_index] = index;
}
}
}
}
}
// Increment all data pointers by one channel
batch_data += bottom[0]->offset(0, 1);
top_data += top[0]->offset(0, 1);
argmax_data += max_idx_.offset(0, 1);
}
// Increment ROI data pointer
bottom_rois += bottom[1]->offset(1);
}
}
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