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OpenCV 4.10.0
开源计算机视觉
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OpenCV 4.10.0
开源计算机视觉
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此函数根据爱因斯坦求和约定执行数组求和。函数允许使用下标简洁地表达各种数学运算。更多信息...
#include <opencv2/dnn/all_layers.hpp>
静态公共成员函数 | |
| template<typename _Tp> | static Ptr<_Tp> |
| create (const LayerParams ¶ms) | |
 从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数 | |
| template<typename _Tp> | static Ptr<_Tp> |
| load (const String &filename, const String &objname=String()) | |
| 从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数 | |
| template<typename _Tp> | 从文件加载算法。 |
| loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) | |
| 从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数 | |
| template<typename _Tp> | 从字符串加载算法。 |
| read (const FileNode &fn) | |
从文件节点中读取算法。 | |
| 其他继承成员 | |
| 从 cv::dnn::Layer 继承的公共成员函数 () | |
| Layer | |
| Layer (const LayerParams ¶ms) | |
| 仅初始化 name、type 和 blobs 字段。 | virtual () |
| ~Layer | virtual void |
| applyHalideScheduler (Ptr<BackendNode> &node, const std::vector<Mat * > &inputs, const std::vector<Mat > &outputs, int targetId) const | |
| ~Layer | 根据层的超参数自动进行 Halide 调度。 |
| finalize (const std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output) | |
| 根据输入、输出和 blob 计算并设置内部参数。 | finalize (const std::vector< Mat > &inputs) |
| 这是一个为方便而提供的重载成员函数，它与上述函数的区别仅在于它接受的参数。 | |
| void | finalize (const std::vector< Mat > &inputs, std::vector< Mat > &outputs) |
| 这是一个为方便而提供的重载成员函数，它与上述函数的区别仅在于它接受的参数。 | |
| ~Layer | finalize (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs) |
| finalize (const std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output) | |
| ~Layer | forward (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals) |
给定输入的 blob，计算输出的 blob。 | |
| ~Layer | forward (std::vector< Mat * > &input, std::vector< Mat > &output, std::vector< Mat > &internals) |
给定输入的 blob，计算输出的 blob。 | |
| void | forward_fallback (InputArrayOfArrays inputs, OutputArrayOfArrays outputs, OutputArrayOfArrays internals) |
给定输入的 blob，计算输出的 blob。 | |
| 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 |
| ~Layer | getScaleShift (Mat &scale, Mat &shift) const |
| 返回具有通道乘法和加法的层的参数。 | |
| ~Layer | getScaleZeropoint (float &scale, int &zeropoint) const |
| 返回层的缩放和零点。 | |
| virtual Ptr< BackendNode > | initCann (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &outputs, const std::vector< Ptr< BackendNode > > &nodes) |
| 返回一个CANN后端节点。 | |
| virtual Ptr< BackendNode > | initCUDA (void *context, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs, const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &outputs) |
| 返回一个CUDA后端节点。 | |
| virtual Ptr< BackendNode > | initHalide (const std::vector< Ptr< BackendWrapper > > &inputs) |
| 返回一个Halide后端节点。 | |
| 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) |
| 返回一个TimVX后端节点。 | |
| 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) |
| 返回输入blob在输入数组中的索引。 | |
| virtual int | outputNameToIndex (const String &outputName) |
| 返回输出blob在输出数组中的索引。 | |
| void | run (const std::vector< Mat > &inputs, std::vector< Mat > &outputs, std::vector< Mat > &internals) |
| 分配层并计算输出。 | |
| virtual bool | setActivation (const Ptr< ActivationLayer > &layer) |
| 尝试将后续激活层附加到层上，即在部分情况下执行层融合。 | |
| void | setParamsFrom (const LayerParams ¶ms) |
| Layer (const LayerParams ¶ms) | |
| virtual bool | supportBackend (int backendId) |
| 询问层是否支持特定后端进行计算。 | |
| virtual Ptr< BackendNode > | tryAttach (const Ptr< BackendNode > &node) |
| 实现层融合。 | |
| virtual bool | 尝试融合当前层和下一个层：tryFuse (Ptr< Layer > &top) |
| 尝试将当前层与下一层融合。 | |
| virtual bool | 尝试量化给定的层并计算固定点实现所需的量化参数：tryQuantize (const std::vector< std::vector< float > > &scales, const std::vector< std::vector< int > > &zeropoints, LayerParams ¶ms) |
| 尝试量化指定的层并计算对于定点实现所需的量化参数。 | |
| ~Layer | unsetAttached () |
| "Detaches"所有附加到特定层的层。 | |
| virtual bool | 更新内存形状：updateMemoryShapes (const std::vector< MatShape > &inputs) |
| 从cv::Algorithm继承的公共成员函数 | |
| 算法 () | |
| 仅初始化 name、type 和 blobs 字段。 | ~算法 () |
| ~Layer | 清除 () |
| 清除算法状态。 | |
| virtual bool | 布尔值 empty () const |
| 如果Algorithm为空（例如在开始或读取失败后返回true。 | |
| 字符串 | getDefaultName () const |
| ~Layer | 从文件存储中读取算法参数：read (const FileNode &fn) |
| 从文件存储中读取算法参数。 | |
| ~Layer | 将算法参数保存到文件存储中：save (const String &filename) const |
| void | 将算法参数保存到文件存储中：write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
| ~Layer | 将算法参数保存到文件存储中：write (FileStorage &fs) const |
| 将算法参数保存到文件存储中。 | |
| void | 将算法参数保存到文件存储中：write (FileStorage &fs, const String &name) const |
| 从cv::dnn::Layer继承的公共属性 | |
| 根据输入、输出和 blob 计算并设置内部参数。 | blobs |
| 必须在此处存储学习参数列表，以便可以通过Net::getParam()读取它们。 | |
| 字符串 | name |
| 层的实例名称，可用于日志记录或其他内部用途。 | |
| 整型 | preferableTarget |
| 首选层前向传播的目标 | |
| 字符串 | type |
| 创建层时所使用的类型名称，通过层工厂创建层。 | |
| 从cv::Algorithm继承的受保护成员函数 | |
| void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
此函数根据Einstein求和约定执行数组求和。该函数允许使用下标简洁地表达各种数学运算。
默认情况下，标签将按字母顺序放置在输出末尾。例如：如果 c = einsum("i,j", a, b)，则 c[i,j] == a[i]*b[j]。然而，如果 c = einsum("j,i", a, b)，则 c[i,j] = a[j]*b[i]。或者，您可以通过提供输出索引来控制输出顺序或防止轴求和/强制求和轴。例如：diag(a) ——> einsum("ii->i", a) sum(a, axis=0) ——> einsum("i...->", a) 在首尾指定的下标可以用中间的省略号 "..." 表示。例如，该函数 einsum("i...i", a) 获取操作数的第一和最后一维度的对角线，而 einsum("ij...,jk...->ik...") 使用每个操作数的前两个索引而不是最后两个索引进行矩阵乘法。当只有一个操作数，没有求和轴，并且没有输出参数时，此函数返回操作数的视图而不是创建一个副本。
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静态 |
1.9.8