deep-learning - 如何在 Caffe 中沿 channel 拆分 Blob

Question

我想在 Caffe 中拆分 Blob channel ，以便我可以拆分 (N, c, w, h) 的一个 Blob分成两个大小为 (N, c/2, w, h) 的输出 Blob .

我上面说的很笼统，其实我想做的就是把一个双 channel 的输入图像分成两个不同的图像。一个进入卷积层，另一个进入池化层。最后，我连接输出。

所以我想知道是否存在允许用户执行此类操作的Caffe层，以及如何在prototxt文件中定义它。

Answer 1

是的，Slice层就是为了这个目的。来自 Layer Catalogue :

The Slice layer is a utility layer that slices an input layer to multiple output layers along a given dimension (currently num or channel only) with given slice indices.

切片大小为 N x 2 x H x W 的 Blob分成两个大小的 Blob N x 1 x H x W ，你必须切片 axis: 1 (沿 channel )在 slice_point: 1 (在第一个 channel 之后):

layer {
  name: "slice-conv-pool"
  type: "Slice"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  top: "pool1"
  slice_param {
    axis: 1
    slice_point: 1
  }
}