技术标签： slice 添加新层 darknet Deep Learning
slice layer：作用是将bottom按照参数切分成多个top，可参考Caffe源码中的实现
1、源码src文件夹下：
新建slice_layer.c和slice_layer.h
ps：稍后我会更新到我的GitHub上
ps：已更新，https://github.com/lwplw/re-id_mgn
2、makefile文件中：
OBJ添加slice_layer.o
3、include/darknet.h文件中：
（1）LAYER_TYPE添加SLICE：
typedef enum {
CONVOLUTIONAL,
DECONVOLUTIONAL,
CONNECTED,
MAXPOOL,
SOFTMAX,
DETECTION,
DROPOUT,
CROP,
ROUTE,
COST,
NORMALIZATION,
AVGPOOL,
LOCAL,
SHORTCUT,
SLICE, // 2018.11.22-lwp
ACTIVE,
RNN,
GRU,
LSTM,
CRNN,
BATCHNORM,
NETWORK,
XNOR,
REGION,
YOLO,
ISEG,
REORG,
UPSAMPLE,
LOGXENT,
L2NORM,
BLANK
} LAYER_TYPE;
（2）因为新层中定义了新的参数，所以添加：
...
int extra;
int slice_axis; // 2018.11.22-lwp
int slice_num;
int slice_pos;
int truths;
...
4、parser.c文件中：
（1）添加头文件：
#include "slice_layer.h"
（2）string_to_layer_type函数中添加：
if (strcmp(type, "[slice]")==0) return SLICE;
（3）添加parse_slice函数：
layer parse_slice(list *options, size_params params)
{
int slice_axis = option_find_int(options, "slice_axis", 2);
int slice_num = option_find_int(options, "slice_num", 1);
int slice_pos = option_find_int(options, "slice_pos", 0);
int batch,h,w,c;
h = params.h;
w = params.w;
c = params.c;
batch=params.batch;
layer l = make_slice_layer(batch, w, h, c, slice_axis, slice_num, slice_pos);
return l;
}
（4）parse_network_cfg中加入：
...
}else if(lt == SHORTCUT){
l = parse_shortcut(options, params, net);
}else if(lt == SLICE){
l = parse_slice(options, params); // 2018.11.22-lwp
}else if(lt == DROPOUT){
l = parse_dropout(options, params);
...
5、network.c文件中：
（1）添加头文件：
#include "slice_layer.h"
（2）get_layer_string函数中添加：
case SLICE:
return "slice";
（3）resize_network函数中添加：
...
}else if(l.type == SHORTCUT){
resize_shortcut_layer(&l, w, h);
}else if(l.type == SLICE){
resize_slice_layer(&l, w, h); // 2018.11.22-lwp
}else if(l.type == UPSAMPLE){
resize_upsample_layer(&l, w, h);
...
6、重新编译DarkNet
make clean
make all -j16
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