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
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
#ifndef CAFFE2_OPERATORS_SPACE_BATCH_OP_H_
#define CAFFE2_OPERATORS_SPACE_BATCH_OP_H_
 
#include "caffe2/core/context.h"
#include "caffe2/core/logging.h"
#include "caffe2/core/operator.h"
#include "caffe2/utils/math.h"
 
namespace caffe2 {
 
template <typename Context>
void spaceToBatch(
    const Tensor& input,
    int pad_t,
    int pad_l,
    int block_size,
    Tensor* output,
    Context* /*context*/) {
  CAFFE_ENFORCE(input.dim() == 4);
  CAFFE_ENFORCE(output->dim() == 4);
 
  const int output_batch = output->dim32(0);
  const int output_depth = output->dim32(1);
  const int output_height = output->dim32(2);
  const int output_width = output->dim32(3);
 
  const int input_batch = input.dim32(0);
  const int input_depth = input.dim32(1);
  const int input_height = input.dim32(2);
  const int input_width = input.dim32(3);
 
  for (int out_b = 0; out_b < output_batch; ++out_b) {
    const int in_b = out_b % input_batch;
    const int offset_w = (out_b / input_batch) % block_size;
    const int offset_h = (out_b / input_batch) / block_size;
    for (int d = 0; d < input_depth; ++d) {
      for (int out_h = 0; out_h < output_height; ++out_h) {
        const int in_h = out_h * block_size + offset_h - pad_t;
        for (int out_w = 0; out_w < output_width; ++out_w) {
          const int in_w = out_w * block_size + offset_w - pad_l;
          const auto output_offset =
              ((out_b * output_depth + d) * output_height + out_h) *
                  output_width +
              out_w;
          const auto input_offset =
              ((in_b * input_depth + d) * input_height + in_h) * input_width +
              in_w;
          if (in_h >= 0 && in_w >= 0 && in_h < input_height &&
              in_w < input_width) {
            output->template mutable_data<float>()[output_offset] =
                input.template data<float>()[input_offset];
          } else {
            output->template mutable_data<float>()[output_offset] = 0.0;
          }
        }
      }
    }
  }
}
 
template <typename Context>
void batchToSpace(
    const Tensor& input,
    int pad_t,
    int pad_l,
    int block_size,
    Tensor* output,
    Context* /*context*/) {
  CAFFE_ENFORCE(input.dim() == 4);
  CAFFE_ENFORCE(output->dim() == 4);
 
  const int output_batch = output->dim32(0);
  const int output_depth = output->dim32(1);
  const int output_height = output->dim32(2);
  const int output_width = output->dim32(3);
 
  const int input_batch = input.dim32(0);
  const int input_depth = input.dim32(1);
  const int input_height = input.dim32(2);
  const int input_width = input.dim32(3);
 
  CAFFE_ENFORCE(input_depth == output_depth);
  for (int in_b = 0; in_b < input_batch; ++in_b) {
    const int out_b = in_b % output_batch;
    const int offset_w = (in_b / output_batch) % block_size;
    const int offset_h = (in_b / output_batch) / block_size;
    for (int d = 0; d < input_depth; ++d) {
      for (int in_h = 0; in_h < input_height; ++in_h) {
        const int out_h = in_h * block_size + offset_h - pad_t;
        for (int in_w = 0; in_w < input_width; ++in_w) {
          const int out_w = in_w * block_size + offset_w - pad_l;
          if (out_h >= 0 && out_w >= 0 && out_h < output_height &&
              out_w < output_width) {
            const auto output_offset =
                ((out_b * output_depth + d) * output_height + out_h) *
                    output_width +
                out_w;
            const auto input_offset =
                ((in_b * input_depth + d) * input_height + in_h) * input_width +
                in_w;
            output->template mutable_data<float>()[output_offset] =
                input.template data<float>()[input_offset];
          }
        }
      }
    }
  }
}
 
template <typename Context>
class SpaceBatchOpBase : public Operator<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
  template <class... Args>
  explicit SpaceBatchOpBase(Args&&... args)
      : Operator<Context>(std::forward<Args>(args)...),
        pad_(this->template GetSingleArgument<int>("pad", 0)),
        pad_t_(this->template GetSingleArgument<int>("pad_t", pad_)),
        pad_l_(this->template GetSingleArgument<int>("pad", pad_)),
        pad_b_(this->template GetSingleArgument<int>("pad", pad_)),
        pad_r_(this->template GetSingleArgument<int>("pad", pad_)),
        block_size_(this->template GetSingleArgument<int>("block_size", 2)),
        order_(StringToStorageOrder(
            this->template GetSingleArgument<string>("order", "NCHW"))) {
    CAFFE_ENFORCE(order_ == StorageOrder::NCHW);
  }
 
 protected:
  int pad_;
  int pad_t_;
  int pad_l_;
  int pad_b_;
  int pad_r_;
  int block_size_;
  StorageOrder order_;
};
 
template <typename Context>
class SpaceToBatchOp final : public SpaceBatchOpBase<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
  using SpaceBatchOpBase<Context>::SpaceBatchOpBase;
 
  bool RunOnDevice() override {
    const auto& input = Input(0);
    auto* output = Output(0);
    const int batch = input.dim32(0);
    const int depth = input.dim32(1);
    const int height = this->pad_b_ + this->pad_t_ + input.dim32(2);
    const int width = this->pad_l_ + this->pad_r_ + input.dim32(3);
    CAFFE_ENFORCE(
        height % this->block_size_ == 0,
        "Height: ",
        height,
        ", block size: ",
        this->block_size_);
    CAFFE_ENFORCE(width % this->block_size_ == 0);
 
    const int output_batch = batch * this->block_size_ * this->block_size_;
    const int output_height = height / this->block_size_;
    const int output_width = width / this->block_size_;
    Output(0)->Resize(output_batch, depth, output_height, output_width);
 
    spaceToBatch<Context>(
        input,
        this->pad_t_,
        this->pad_l_,
        this->block_size_,
        output,
        &context_);
 
    return true;
  }
};
 
template <typename Context>
class BatchToSpaceOp final : public SpaceBatchOpBase<Context> {
 public:
  USE_OPERATOR_CONTEXT_FUNCTIONS;
  using SpaceBatchOpBase<Context>::SpaceBatchOpBase;
 
  bool RunOnDevice() override {
    const auto& input = Input(0);
    auto* output = Output(0);
    const int batch = input.dim32(0);
    const int depth = input.dim32(1);
    const int height = input.dim32(2);
    const int width = input.dim32(3);
 
    const int output_batch = batch / this->block_size_ / this->block_size_;
    const int output_height =
        height * this->block_size_ - this->pad_b_ - this->pad_t_;
    const int output_width =
        width * this->block_size_ - this->pad_l_ - this->pad_r_;
    Output(0)->Resize(output_batch, depth, output_height, output_width);
    batchToSpace<Context>(
        input,
        this->pad_t_,
        this->pad_l_,
        this->block_size_,
        output,
        &context_);
    return true;
  }
};
 
} // namespace caffe2
 
#endif // CAFFE2_OPERATORS_SPACE_BATCH_OP_H_