已实现层的局部列表

详细描述

dnn 模块的此小节包含有关内置层及其描述的信息。

此处列出的类实际上提供了用于创建内置层实例的 C++ API。除了这种层实例化方式外，还有一个更常见的工厂 API（参见新层注册实用程序），它允许动态地（按名称）创建层并注册新层。您可以使用这两个 API，但工厂 API 对原生 C++ 编程不太方便，基本上是为导入器内部使用而设计的（参见readNetFromCaffe()，readNetFromTorch()，readNetFromTensorflow()）。

内置层部分再现了相应 Caffe 和 Torch7 层的功能。特别是，以下层和 Caffe 导入器经过测试，以再现Caffe功能

• 卷积
• 反卷积
• 池化
• 全连接层 (InnerProduct)
• TanH、ReLU、Sigmoid、BNLL、Power、AbsVal
• Softmax
• Reshape、Flatten、Slice、Split
• 局部响应归一化 (LRN)
• 多变量归一化 (MVN)
• Dropout（因为它在前向传递中什么也不做 -))

类
类	cv::dnn::AbsLayer
类	cv::dnn::AccumLayer
类	cv::dnn::AcoshLayer
类	cv::dnn::AcosLayer
类	cv::dnn::ActivationLayer
类	cv::dnn::ActivationLayerInt8
类	cv::dnn::ArgLayer
	ArgMax/ArgMin 层。更多…
类	cv::dnn::AsinhLayer
类	cv::dnn::AsinLayer
类	cv::dnn::AtanhLayer
类	cv::dnn::AtanLayer
类	cv::dnn::AttentionLayer
类	cv::dnn::BaseConvolutionLayer
类	cv::dnn::BatchNormLayer
类	cv::dnn::BatchNormLayerInt8
类	cv::dnn::BlankLayer
类	cv::dnn::BNLLLayer
类	cv::dnn::CeilLayer
类	cv::dnn::CeluLayer
类	cv::dnn::ChannelsPReLULayer
类	cv::dnn::CompareLayer
类	cv::dnn::ConcatLayer
类	cv::dnn::ConstLayer
类	cv::dnn::ConvolutionLayer
类	cv::dnn::ConvolutionLayerInt8
类	cv::dnn::CorrelationLayer
类	cv::dnn::CoshLayer
类	cv::dnn::CosLayer
类	cv::dnn::CropAndResizeLayer
类	cv::dnn::CropLayer
类	cv::dnn::CumSumLayer
类	cv::dnn::DataAugmentationLayer
类	cv::dnn::DeconvolutionLayer
类	cv::dnn::DepthToSpaceLayer
类	cv::dnn::DequantizeLayer
类	cv::dnn::DetectionOutputLayer
	检测输出层。更多…
类	cv::dnn::EinsumLayer
	此函数基于爱因斯坦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。更多…
类	cv::dnn::EltwiseLayer
	对输入进行逐元素运算。更多…
类	cv::dnn::EltwiseLayerInt8
类	cv::dnn::ELULayer
类	cv::dnn::ErfLayer
类	cv::dnn::ExpandLayer
类	cv::dnn::ExpLayer
类	cv::dnn::FlattenLayer
类	cv::dnn::FloorLayer
类	cv::dnn::FlowWarpLayer
类	cv::dnn::GatherElementsLayer
	GatherElements 层 GatherElements 获取两个相同秩 r >= 1 的输入数据和索引以及可选属性 axis，其工作方式如下：output[i][j][k] = data[index[i][j][k]][j][k] if axis = 0 and r = 3 output[i][j][k] = data[i][index[i][j][k]][k] if axis = 1 and r = 3 output[i][j][k] = data[i][j][index[i][j][k]] if axis = 2 and r = 3。更多…
类	cv::dnn::GatherLayer
	Gather 层。更多…
类	cv::dnn::GeluApproximationLayer
类	cv::dnn::GeluLayer
类	cv::dnn::GemmLayer
类	cv::dnn::GroupNormLayer
类	cv::dnn::GRULayer
	GRU 循环单层。更多…
类	cv::dnn::HardSigmoidLayer
类	cv::dnn::HardSwishLayer
类	cv::dnn::InnerProductLayer
类	cv::dnn::InnerProductLayerInt8
类	cv::dnn::InstanceNormLayer
类	cv::dnn::InterpLayer
	来自https://github.com/cdmh/deeplab-public-ver2的双线性调整大小层。更多…
类	cv::dnn::LayerNormLayer
类	cv::dnn::LogLayer
类	cv::dnn::LRNLayer
类	cv::dnn::LSTMLayer
	LSTM 循环层。更多…
类	cv::dnn::MatMulLayer
类	cv::dnn::MaxUnpoolLayer
类	cv::dnn::MishLayer
类	cv::dnn::MVNLayer
类	cv::dnn::NaryEltwiseLayer
类	cv::dnn::NormalizeBBoxLayer
	\( L_p \) - 归一化层。更多…
类	cv::dnn::NotLayer
类	cv::dnn::PaddingLayer
	为特定轴添加额外值。更多…
类	cv::dnn::PermuteLayer
类	cv::dnn::PoolingLayer
类	cv::dnn::PoolingLayerInt8
类	cv::dnn::PowerLayer
类	cv::dnn::PriorBoxLayer
类	cv::dnn::ProposalLayer
类	cv::dnn::QuantizeLayer
类	cv::dnn::ReciprocalLayer
类	cv::dnn::ReduceLayer
类	cv::dnn::RegionLayer
类	cv::dnn::ReLU6Layer
类	cv::dnn::ReLULayer
类	cv::dnn::ReorgLayer
类	cv::dnn::RequantizeLayer
类	cv::dnn::ReshapeLayer
类	cv::dnn::ResizeLayer
	使用最近邻或双线性策略调整输入四维 blob 的大小。更多…
类	cv::dnn::RNNLayer
	经典循环层。更多…
类	cv::dnn::RoundLayer
类	cv::dnn::ScaleLayer
类	cv::dnn::ScaleLayerInt8
类	cv::dnn::ScatterLayer
类	cv::dnn::ScatterNDLayer
类	cv::dnn::SeluLayer
类	cv::dnn::ShiftLayer
类	cv::dnn::ShiftLayerInt8
类	cv::dnn::ShrinkLayer
类	cv::dnn::ShuffleChannelLayer
类	cv::dnn::SigmoidLayer
类	cv::dnn::SignLayer
类	cv::dnn::SinhLayer
类	cv::dnn::SinLayer
类	cv::dnn::SliceLayer
类	cv::dnn::SoftmaxLayer
类	cv::dnn::SoftmaxLayerInt8
类	cv::dnn::SoftplusLayer
类	cv::dnn::SoftsignLayer
类	cv::dnn::SpaceToDepthLayer
类	cv::dnn::SplitLayer
类	cv::dnn::SqrtLayer
类	cv::dnn::SwishLayer
类	cv::dnn::TanHLayer
类	cv::dnn::TanLayer
类	cv::dnn::ThresholdedReluLayer
类	cv::dnn::TileLayer
类	cv::dnn::TopKLayer