reid from https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline
zhangmeng
2020-01-17 f7c4a3cfd07adede3308f8d9d3d7315427d90a7c
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
#ifndef CAFFE2_OPERATORS_BOOLEAN_MASK_OPS_H_
#define CAFFE2_OPERATORS_BOOLEAN_MASK_OPS_H_
 
#include "caffe2/core/context.h"
#include "caffe2/core/operator.h"
#include "caffe2/core/tensor.h"
#include "caffe2/utils/conversions.h"
 
namespace caffe2 {
 
template <class Context>
class BooleanMaskOp final : public Operator<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
  template <class... Args>
  explicit BooleanMaskOp(Args&&... args)
      : Operator<Context>(std::forward<Args>(args)...) {}
 
  bool RunOnDevice() override;
};
 
template <class Context>
class BooleanMaskOpGradient final : public Operator<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
  BooleanMaskOpGradient(const OperatorDef& operator_def, Workspace* ws)
      : Operator<Context>(operator_def, ws) {}
 
  /* Calculating the gradient of the Boolean Mask operator
   * requires access to the original mask that's passed in,
   * and the gradient to backpropagate.
   */
  bool RunOnDevice() override {
    return DispatchHelper<
        TensorTypes<bool, std::int32_t, std::int64_t, float, double>>::
        call(this, Input(1));
  }
 
  template <typename T>
  bool DoRunWithType();
};
 
template <class Context>
class SequenceMaskOp final : public Operator<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
  explicit SequenceMaskOp(const OperatorDef& operator_def, Workspace* ws)
      : Operator<Context>(operator_def, ws),
        axis_(this->template GetSingleArgument<int>("axis", 1)),
        radius_(this->template GetSingleArgument<int>("radius", 10)),
        grad_(this->template GetSingleArgument<bool>("grad", false)),
        fill_val_(this->template GetSingleArgument<float>(
            "fill_val",
            -1.0f * std::numeric_limits<float>::infinity())) {
    // Mode argument is required
    mode_ = GetArgument(operator_def, "mode").s();
    // batch argument is optional, but if not given, we don't want a default val
    if (HasArgument("batch")) {
      batch_ = GetArgument(operator_def, "batch").i();
    }
 
    if (HasArgument("repeat_from_axis")) {
      CAFFE_ENFORCE(
          mode_ == "sequence",
          "repeat_from_axis currently only supported in sequence mode.");
      CAFFE_ENFORCE(
          !HasArgument("batch"),
          "repeat_from_axis and batch not currently supported together.");
      repeat_from_ =
          this->template GetSingleArgument<int>("repeat_from_axis", -1);
    }
  }
 
  bool RunOnDevice() override;
 
  template <typename T>
  bool DoRunWithType();
 
 private:
  int axis_;
  int radius_;
  std::string mode_;
  bool grad_;
  float fill_val_;
  int batch_;
  int repeat_from_;
};
 
} // namespace caffe2
 
#endif