debian/ti-timl/usr/src/timl/src/app/cnn/interop/caffe/appCNNInteropCaffePoolingLayerConvert.cpp

   1 /******************************************************************************/
   2 /*!
   3  * \file appCNNInteropCaffePoolingLayerConvert.cpp
   4  */
   5 /* Copyright (C) 2015 Texas Instruments Incorporated - http://www.ti.com/
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  31  * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRIC * \param[in]     m Rows
  32  * \param[in]     n ColsT LIABILITY, OR TORT
  33  * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE
  34  * OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
  35  *
  36  ******************************************************************************/
  37
  38
  39 /*******************************************************************************
  40  *
  41  *  INCLUDES
  42  *
  43  ******************************************************************************/
  44
  45 #include "appCNNInteropCaffe.hpp"
  46
  47
  48 /******************************************************************************/
  49 /*!
  50  * \ingroup   appCNNInteropCaffe
  51  * \brief     Caffe pooling layer conversion
  52  * \param[in] cnn            CNN
  53  * \param[in] layerStructure Layer structure
  54  * \param[in] layerParam     Layer params
  55  * \return    Error code
  56  */
  57 /******************************************************************************/
  58
  59 int appCNNInteropCaffePoolingLayerConvert(timlConvNeuralNetwork *cnn, LayerParameter layerStructure, LayerParameter layerParam)
  60 {
  61
  62    timlCNNPoolingParams params;
  63    timlCNNPoolingType   type;
  64    int                  stride;
  65    int                  kernelSize;
  66    int                  pad;
  67
  68    pad        = layerStructure.pooling_param().pad();
  69    type       = appCNNInteropCaffePoolingTypeConvert(layerStructure.pooling_param().pool());
  70    stride     = layerStructure.pooling_param().stride();
  71    kernelSize = layerStructure.pooling_param().kernel_size();
  72    params     = timlCNNPoolingParamsDefault();
  73
  74    params.padUp    = pad;
  75    params.padDown  = pad;
  76    params.padLeft  = pad;
  77    params.padRight = pad;
  78
  79    timlCNNAddPoolingLayer(cnn, kernelSize, kernelSize, stride, stride, type, params);
  80    timlCNNPoolingInitialize(cnn->tail);
  81
  82    return 0;
  83
  84 }
  85