example-apps/ROBO/aPaaS/Obj_Detection_service/model_info/MobileNetSSD_deploy.prototxt

   1 name: "MobileNet-SSD"
   2 input: "data"
   3 input_shape {
   4   dim: 1
   5   dim: 3
   6   dim: 300
   7   dim: 300
   8 }
   9 layer {
  10   name: "conv0"
  11   type: "Convolution"
  12   bottom: "data"
  13   top: "conv0"
  14   param {
  15     lr_mult: 1.0
  16     decay_mult: 1.0
  17   }
  18   param {
  19     lr_mult: 2.0
  20     decay_mult: 0.0
  21   }
  22   convolution_param {
  23     num_output: 32
  24     pad: 1
  25     kernel_size: 3
  26     stride: 2
  27     weight_filler {
  28       type: "msra"
  29     }
  30     bias_filler {
  31       type: "constant"
  32       value: 0.0
  33     }
  34   }
  35 }
  36 layer {
  37   name: "conv0/relu"
  38   type: "ReLU"
  39   bottom: "conv0"
  40   top: "conv0"
  41 }
  42 layer {
  43   name: "conv1/dw"
  44   type: "Convolution"
  45   bottom: "conv0"
  46   top: "conv1/dw"
  47   param {
  48     lr_mult: 1.0
  49     decay_mult: 1.0
  50   }
  51   param {
  52     lr_mult: 2.0
  53     decay_mult: 0.0
  54   }
  55   convolution_param {
  56     num_output: 32
  57     pad: 1
  58     kernel_size: 3
  59     group: 32
  60     engine: CAFFE
  61     weight_filler {
  62       type: "msra"
  63     }
  64     bias_filler {
  65       type: "constant"
  66       value: 0.0
  67     }
  68   }
  69 }
  70 layer {
  71   name: "conv1/dw/relu"
  72   type: "ReLU"
  73   bottom: "conv1/dw"
  74   top: "conv1/dw"
  75 }
  76 layer {
  77   name: "conv1"
  78   type: "Convolution"
  79   bottom: "conv1/dw"
  80   top: "conv1"
  81   param {
  82     lr_mult: 1.0
  83     decay_mult: 1.0
  84   }
  85   param {
  86     lr_mult: 2.0
  87     decay_mult: 0.0
  88   }
  89   convolution_param {
  90     num_output: 64
  91     kernel_size: 1
  92     weight_filler {
  93       type: "msra"
  94     }
  95     bias_filler {
  96       type: "constant"
  97       value: 0.0
  98     }
  99   }
 100 }
 101 layer {
 102   name: "conv1/relu"
 103   type: "ReLU"
 104   bottom: "conv1"
 105   top: "conv1"
 106 }
 107 layer {
 108   name: "conv2/dw"
 109   type: "Convolution"
 110   bottom: "conv1"
 111   top: "conv2/dw"
 112   param {
 113     lr_mult: 1.0
 114     decay_mult: 1.0
 115   }
 116   param {
 117     lr_mult: 2.0
 118     decay_mult: 0.0
 119   }
 120   convolution_param {
 121     num_output: 64
 122     pad: 1
 123     kernel_size: 3
 124     stride: 2
 125     group: 64
 126     engine: CAFFE
 127     weight_filler {
 128       type: "msra"
 129     }
 130     bias_filler {
 131       type: "constant"
 132       value: 0.0
 133     }
 134   }
 135 }
 136 layer {
 137   name: "conv2/dw/relu"
 138   type: "ReLU"
 139   bottom: "conv2/dw"
 140   top: "conv2/dw"
 141 }
 142 layer {
 143   name: "conv2"
 144   type: "Convolution"
 145   bottom: "conv2/dw"
 146   top: "conv2"
 147   param {
 148     lr_mult: 1.0
 149     decay_mult: 1.0
 150   }
 151   param {
 152     lr_mult: 2.0
 153     decay_mult: 0.0
 154   }
 155   convolution_param {
 156     num_output: 128
 157     kernel_size: 1
 158     weight_filler {
 159       type: "msra"
 160     }
 161     bias_filler {
 162       type: "constant"
 163       value: 0.0
 164     }
 165   }
 166 }
 167 layer {
 168   name: "conv2/relu"
 169   type: "ReLU"
 170   bottom: "conv2"
 171   top: "conv2"
 172 }
 173 layer {
 174   name: "conv3/dw"
 175   type: "Convolution"
 176   bottom: "conv2"
 177   top: "conv3/dw"
 178   param {
 179     lr_mult: 1.0
 180     decay_mult: 1.0
 181   }
 182   param {
 183     lr_mult: 2.0
 184     decay_mult: 0.0
 185   }
 186   convolution_param {
 187     num_output: 128
 188     pad: 1
 189     kernel_size: 3
 190     group: 128
 191     engine: CAFFE
 192     weight_filler {
 193       type: "msra"
 194     }
 195     bias_filler {
 196       type: "constant"
 197       value: 0.0
 198     }
 199   }
 200 }
 201 layer {
 202   name: "conv3/dw/relu"
 203   type: "ReLU"
 204   bottom: "conv3/dw"
 205   top: "conv3/dw"
 206 }
 207 layer {
 208   name: "conv3"
 209   type: "Convolution"
 210   bottom: "conv3/dw"
 211   top: "conv3"
 212   param {
 213     lr_mult: 1.0
 214     decay_mult: 1.0
 215   }
 216   param {
 217     lr_mult: 2.0
 218     decay_mult: 0.0
 219   }
 220   convolution_param {
 221     num_output: 128
 222     kernel_size: 1
 223     weight_filler {
 224       type: "msra"
 225     }
 226     bias_filler {
 227       type: "constant"
 228       value: 0.0
 229     }
 230   }
 231 }
 232 layer {
 233   name: "conv3/relu"
 234   type: "ReLU"
 235   bottom: "conv3"
 236   top: "conv3"
 237 }
 238 layer {
 239   name: "conv4/dw"
 240   type: "Convolution"
 241   bottom: "conv3"
 242   top: "conv4/dw"
 243   param {
 244     lr_mult: 1.0
 245     decay_mult: 1.0
 246   }
 247   param {
 248     lr_mult: 2.0
 249     decay_mult: 0.0
 250   }
 251   convolution_param {
 252     num_output: 128
 253     pad: 1
 254     kernel_size: 3
 255     stride: 2
 256     group: 128
 257     engine: CAFFE
 258     weight_filler {
 259       type: "msra"
 260     }
 261     bias_filler {
 262       type: "constant"
 263       value: 0.0
 264     }
 265   }
 266 }
 267 layer {
 268   name: "conv4/dw/relu"
 269   type: "ReLU"
 270   bottom: "conv4/dw"
 271   top: "conv4/dw"
 272 }
 273 layer {
 274   name: "conv4"
 275   type: "Convolution"
 276   bottom: "conv4/dw"
 277   top: "conv4"
 278   param {
 279     lr_mult: 1.0
 280     decay_mult: 1.0
 281   }
 282   param {
 283     lr_mult: 2.0
 284     decay_mult: 0.0
 285   }
 286   convolution_param {
 287     num_output: 256
 288     kernel_size: 1
 289     weight_filler {
 290       type: "msra"
 291     }
 292     bias_filler {
 293       type: "constant"
 294       value: 0.0
 295     }
 296   }
 297 }
 298 layer {
 299   name: "conv4/relu"
 300   type: "ReLU"
 301   bottom: "conv4"
 302   top: "conv4"
 303 }
 304 layer {
 305   name: "conv5/dw"
 306   type: "Convolution"
 307   bottom: "conv4"
 308   top: "conv5/dw"
 309   param {
 310     lr_mult: 1.0
 311     decay_mult: 1.0
 312   }
 313   param {
 314     lr_mult: 2.0
 315     decay_mult: 0.0
 316   }
 317   convolution_param {
 318     num_output: 256
 319     pad: 1
 320     kernel_size: 3
 321     group: 256
 322     engine: CAFFE
 323     weight_filler {
 324       type: "msra"
 325     }
 326     bias_filler {
 327       type: "constant"
 328       value: 0.0
 329     }
 330   }
 331 }
 332 layer {
 333   name: "conv5/dw/relu"
 334   type: "ReLU"
 335   bottom: "conv5/dw"
 336   top: "conv5/dw"
 337 }
 338 layer {
 339   name: "conv5"
 340   type: "Convolution"
 341   bottom: "conv5/dw"
 342   top: "conv5"
 343   param {
 344     lr_mult: 1.0
 345     decay_mult: 1.0
 346   }
 347   param {
 348     lr_mult: 2.0
 349     decay_mult: 0.0
 350   }
 351   convolution_param {
 352     num_output: 256
 353     kernel_size: 1
 354     weight_filler {
 355       type: "msra"
 356     }
 357     bias_filler {
 358       type: "constant"
 359       value: 0.0
 360     }
 361   }
 362 }
 363 layer {
 364   name: "conv5/relu"
 365   type: "ReLU"
 366   bottom: "conv5"
 367   top: "conv5"
 368 }
 369 layer {
 370   name: "conv6/dw"
 371   type: "Convolution"
 372   bottom: "conv5"
 373   top: "conv6/dw"
 374   param {
 375     lr_mult: 1.0
 376     decay_mult: 1.0
 377   }
 378   param {
 379     lr_mult: 2.0
 380     decay_mult: 0.0
 381   }
 382   convolution_param {
 383     num_output: 256
 384     pad: 1
 385     kernel_size: 3
 386     stride: 2
 387     group: 256
 388     engine: CAFFE
 389     weight_filler {
 390       type: "msra"
 391     }
 392     bias_filler {
 393       type: "constant"
 394       value: 0.0
 395     }
 396   }
 397 }
 398 layer {
 399   name: "conv6/dw/relu"
 400   type: "ReLU"
 401   bottom: "conv6/dw"
 402   top: "conv6/dw"
 403 }
 404 layer {
 405   name: "conv6"
 406   type: "Convolution"
 407   bottom: "conv6/dw"
 408   top: "conv6"
 409   param {
 410     lr_mult: 1.0
 411     decay_mult: 1.0
 412   }
 413   param {
 414     lr_mult: 2.0
 415     decay_mult: 0.0
 416   }
 417   convolution_param {
 418     num_output: 512
 419     kernel_size: 1
 420     weight_filler {
 421       type: "msra"
 422     }
 423     bias_filler {
 424       type: "constant"
 425       value: 0.0
 426     }
 427   }
 428 }
 429 layer {
 430   name: "conv6/relu"
 431   type: "ReLU"
 432   bottom: "conv6"
 433   top: "conv6"
 434 }
 435 layer {
 436   name: "conv7/dw"
 437   type: "Convolution"
 438   bottom: "conv6"
 439   top: "conv7/dw"
 440   param {
 441     lr_mult: 1.0
 442     decay_mult: 1.0
 443   }
 444   param {
 445     lr_mult: 2.0
 446     decay_mult: 0.0
 447   }
 448   convolution_param {
 449     num_output: 512
 450     pad: 1
 451     kernel_size: 3
 452     group: 512
 453     engine: CAFFE
 454     weight_filler {
 455       type: "msra"
 456     }
 457     bias_filler {
 458       type: "constant"
 459       value: 0.0
 460     }
 461   }
 462 }
 463 layer {
 464   name: "conv7/dw/relu"
 465   type: "ReLU"
 466   bottom: "conv7/dw"
 467   top: "conv7/dw"
 468 }
 469 layer {
 470   name: "conv7"
 471   type: "Convolution"
 472   bottom: "conv7/dw"
 473   top: "conv7"
 474   param {
 475     lr_mult: 1.0
 476     decay_mult: 1.0
 477   }
 478   param {
 479     lr_mult: 2.0
 480     decay_mult: 0.0
 481   }
 482   convolution_param {
 483     num_output: 512
 484     kernel_size: 1
 485     weight_filler {
 486       type: "msra"
 487     }
 488     bias_filler {
 489       type: "constant"
 490       value: 0.0
 491     }
 492   }
 493 }
 494 layer {
 495   name: "conv7/relu"
 496   type: "ReLU"
 497   bottom: "conv7"
 498   top: "conv7"
 499 }
 500 layer {
 501   name: "conv8/dw"
 502   type: "Convolution"
 503   bottom: "conv7"
 504   top: "conv8/dw"
 505   param {
 506     lr_mult: 1.0
 507     decay_mult: 1.0
 508   }
 509   param {
 510     lr_mult: 2.0
 511     decay_mult: 0.0
 512   }
 513   convolution_param {
 514     num_output: 512
 515     pad: 1
 516     kernel_size: 3
 517     group: 512
 518     engine: CAFFE
 519     weight_filler {
 520       type: "msra"
 521     }
 522     bias_filler {
 523       type: "constant"
 524       value: 0.0
 525     }
 526   }
 527 }
 528 layer {
 529   name: "conv8/dw/relu"
 530   type: "ReLU"
 531   bottom: "conv8/dw"
 532   top: "conv8/dw"
 533 }
 534 layer {
 535   name: "conv8"
 536   type: "Convolution"
 537   bottom: "conv8/dw"
 538   top: "conv8"
 539   param {
 540     lr_mult: 1.0
 541     decay_mult: 1.0
 542   }
 543   param {
 544     lr_mult: 2.0
 545     decay_mult: 0.0
 546   }
 547   convolution_param {
 548     num_output: 512
 549     kernel_size: 1
 550     weight_filler {
 551       type: "msra"
 552     }
 553     bias_filler {
 554       type: "constant"
 555       value: 0.0
 556     }
 557   }
 558 }
 559 layer {
 560   name: "conv8/relu"
 561   type: "ReLU"
 562   bottom: "conv8"
 563   top: "conv8"
 564 }
 565 layer {
 566   name: "conv9/dw"
 567   type: "Convolution"
 568   bottom: "conv8"
 569   top: "conv9/dw"
 570   param {
 571     lr_mult: 1.0
 572     decay_mult: 1.0
 573   }
 574   param {
 575     lr_mult: 2.0
 576     decay_mult: 0.0
 577   }
 578   convolution_param {
 579     num_output: 512
 580     pad: 1
 581     kernel_size: 3
 582     group: 512
 583     engine: CAFFE
 584     weight_filler {
 585       type: "msra"
 586     }
 587     bias_filler {
 588       type: "constant"
 589       value: 0.0
 590     }
 591   }
 592 }
 593 layer {
 594   name: "conv9/dw/relu"
 595   type: "ReLU"
 596   bottom: "conv9/dw"
 597   top: "conv9/dw"
 598 }
 599 layer {
 600   name: "conv9"
 601   type: "Convolution"
 602   bottom: "conv9/dw"
 603   top: "conv9"
 604   param {
 605     lr_mult: 1.0
 606     decay_mult: 1.0
 607   }
 608   param {
 609     lr_mult: 2.0
 610     decay_mult: 0.0
 611   }
 612   convolution_param {
 613     num_output: 512
 614     kernel_size: 1
 615     weight_filler {
 616       type: "msra"
 617     }
 618     bias_filler {
 619       type: "constant"
 620       value: 0.0
 621     }
 622   }
 623 }
 624 layer {
 625   name: "conv9/relu"
 626   type: "ReLU"
 627   bottom: "conv9"
 628   top: "conv9"
 629 }
 630 layer {
 631   name: "conv10/dw"
 632   type: "Convolution"
 633   bottom: "conv9"
 634   top: "conv10/dw"
 635   param {
 636     lr_mult: 1.0
 637     decay_mult: 1.0
 638   }
 639   param {
 640     lr_mult: 2.0
 641     decay_mult: 0.0
 642   }
 643   convolution_param {
 644     num_output: 512
 645     pad: 1
 646     kernel_size: 3
 647     group: 512
 648     engine: CAFFE
 649     weight_filler {
 650       type: "msra"
 651     }
 652     bias_filler {
 653       type: "constant"
 654       value: 0.0
 655     }
 656   }
 657 }
 658 layer {
 659   name: "conv10/dw/relu"
 660   type: "ReLU"
 661   bottom: "conv10/dw"
 662   top: "conv10/dw"
 663 }
 664 layer {
 665   name: "conv10"
 666   type: "Convolution"
 667   bottom: "conv10/dw"
 668   top: "conv10"
 669   param {
 670     lr_mult: 1.0
 671     decay_mult: 1.0
 672   }
 673   param {
 674     lr_mult: 2.0
 675     decay_mult: 0.0
 676   }
 677   convolution_param {
 678     num_output: 512
 679     kernel_size: 1
 680     weight_filler {
 681       type: "msra"
 682     }
 683     bias_filler {
 684       type: "constant"
 685       value: 0.0
 686     }
 687   }
 688 }
 689 layer {
 690   name: "conv10/relu"
 691   type: "ReLU"
 692   bottom: "conv10"
 693   top: "conv10"
 694 }
 695 layer {
 696   name: "conv11/dw"
 697   type: "Convolution"
 698   bottom: "conv10"
 699   top: "conv11/dw"
 700   param {
 701     lr_mult: 1.0
 702     decay_mult: 1.0
 703   }
 704   param {
 705     lr_mult: 2.0
 706     decay_mult: 0.0
 707   }
 708   convolution_param {
 709     num_output: 512
 710     pad: 1
 711     kernel_size: 3
 712     group: 512
 713     engine: CAFFE
 714     weight_filler {
 715       type: "msra"
 716     }
 717     bias_filler {
 718       type: "constant"
 719       value: 0.0
 720     }
 721   }
 722 }
 723 layer {
 724   name: "conv11/dw/relu"
 725   type: "ReLU"
 726   bottom: "conv11/dw"
 727   top: "conv11/dw"
 728 }
 729 layer {
 730   name: "conv11"
 731   type: "Convolution"
 732   bottom: "conv11/dw"
 733   top: "conv11"
 734   param {
 735     lr_mult: 1.0
 736     decay_mult: 1.0
 737   }
 738   param {
 739     lr_mult: 2.0
 740     decay_mult: 0.0
 741   }
 742   convolution_param {
 743     num_output: 512
 744     kernel_size: 1
 745     weight_filler {
 746       type: "msra"
 747     }
 748     bias_filler {
 749       type: "constant"
 750       value: 0.0
 751     }
 752   }
 753 }
 754 layer {
 755   name: "conv11/relu"
 756   type: "ReLU"
 757   bottom: "conv11"
 758   top: "conv11"
 759 }
 760 layer {
 761   name: "conv12/dw"
 762   type: "Convolution"
 763   bottom: "conv11"
 764   top: "conv12/dw"
 765   param {
 766     lr_mult: 1.0
 767     decay_mult: 1.0
 768   }
 769   param {
 770     lr_mult: 2.0
 771     decay_mult: 0.0
 772   }
 773   convolution_param {
 774     num_output: 512
 775     pad: 1
 776     kernel_size: 3
 777     stride: 2
 778     group: 512
 779     engine: CAFFE
 780     weight_filler {
 781       type: "msra"
 782     }
 783     bias_filler {
 784       type: "constant"
 785       value: 0.0
 786     }
 787   }
 788 }
 789 layer {
 790   name: "conv12/dw/relu"
 791   type: "ReLU"
 792   bottom: "conv12/dw"
 793   top: "conv12/dw"
 794 }
 795 layer {
 796   name: "conv12"
 797   type: "Convolution"
 798   bottom: "conv12/dw"
 799   top: "conv12"
 800   param {
 801     lr_mult: 1.0
 802     decay_mult: 1.0
 803   }
 804   param {
 805     lr_mult: 2.0
 806     decay_mult: 0.0
 807   }
 808   convolution_param {
 809     num_output: 1024
 810     kernel_size: 1
 811     weight_filler {
 812       type: "msra"
 813     }
 814     bias_filler {
 815       type: "constant"
 816       value: 0.0
 817     }
 818   }
 819 }
 820 layer {
 821   name: "conv12/relu"
 822   type: "ReLU"
 823   bottom: "conv12"
 824   top: "conv12"
 825 }
 826 layer {
 827   name: "conv13/dw"
 828   type: "Convolution"
 829   bottom: "conv12"
 830   top: "conv13/dw"
 831   param {
 832     lr_mult: 1.0
 833     decay_mult: 1.0
 834   }
 835   param {
 836     lr_mult: 2.0
 837     decay_mult: 0.0
 838   }
 839   convolution_param {
 840     num_output: 1024
 841     pad: 1
 842     kernel_size: 3
 843     group: 1024
 844     engine: CAFFE
 845     weight_filler {
 846       type: "msra"
 847     }
 848     bias_filler {
 849       type: "constant"
 850       value: 0.0
 851     }
 852   }
 853 }
 854 layer {
 855   name: "conv13/dw/relu"
 856   type: "ReLU"
 857   bottom: "conv13/dw"
 858   top: "conv13/dw"
 859 }
 860 layer {
 861   name: "conv13"
 862   type: "Convolution"
 863   bottom: "conv13/dw"
 864   top: "conv13"
 865   param {
 866     lr_mult: 1.0
 867     decay_mult: 1.0
 868   }
 869   param {
 870     lr_mult: 2.0
 871     decay_mult: 0.0
 872   }
 873   convolution_param {
 874     num_output: 1024
 875     kernel_size: 1
 876     weight_filler {
 877       type: "msra"
 878     }
 879     bias_filler {
 880       type: "constant"
 881       value: 0.0
 882     }
 883   }
 884 }
 885 layer {
 886   name: "conv13/relu"
 887   type: "ReLU"
 888   bottom: "conv13"
 889   top: "conv13"
 890 }
 891 layer {
 892   name: "conv14_1"
 893   type: "Convolution"
 894   bottom: "conv13"
 895   top: "conv14_1"
 896   param {
 897     lr_mult: 1.0
 898     decay_mult: 1.0
 899   }
 900   param {
 901     lr_mult: 2.0
 902     decay_mult: 0.0
 903   }
 904   convolution_param {
 905     num_output: 256
 906     kernel_size: 1
 907     weight_filler {
 908       type: "msra"
 909     }
 910     bias_filler {
 911       type: "constant"
 912       value: 0.0
 913     }
 914   }
 915 }
 916 layer {
 917   name: "conv14_1/relu"
 918   type: "ReLU"
 919   bottom: "conv14_1"
 920   top: "conv14_1"
 921 }
 922 layer {
 923   name: "conv14_2"
 924   type: "Convolution"
 925   bottom: "conv14_1"
 926   top: "conv14_2"
 927   param {
 928     lr_mult: 1.0
 929     decay_mult: 1.0
 930   }
 931   param {
 932     lr_mult: 2.0
 933     decay_mult: 0.0
 934   }
 935   convolution_param {
 936     num_output: 512
 937     pad: 1
 938     kernel_size: 3
 939     stride: 2
 940     weight_filler {
 941       type: "msra"
 942     }
 943     bias_filler {
 944       type: "constant"
 945       value: 0.0
 946     }
 947   }
 948 }
 949 layer {
 950   name: "conv14_2/relu"
 951   type: "ReLU"
 952   bottom: "conv14_2"
 953   top: "conv14_2"
 954 }
 955 layer {
 956   name: "conv15_1"
 957   type: "Convolution"
 958   bottom: "conv14_2"
 959   top: "conv15_1"
 960   param {
 961     lr_mult: 1.0
 962     decay_mult: 1.0
 963   }
 964   param {
 965     lr_mult: 2.0
 966     decay_mult: 0.0
 967   }
 968   convolution_param {
 969     num_output: 128
 970     kernel_size: 1
 971     weight_filler {
 972       type: "msra"
 973     }
 974     bias_filler {
 975       type: "constant"
 976       value: 0.0
 977     }
 978   }
 979 }
 980 layer {
 981   name: "conv15_1/relu"
 982   type: "ReLU"
 983   bottom: "conv15_1"
 984   top: "conv15_1"
 985 }
 986 layer {
 987   name: "conv15_2"
 988   type: "Convolution"
 989   bottom: "conv15_1"
 990   top: "conv15_2"
 991   param {
 992     lr_mult: 1.0
 993     decay_mult: 1.0
 994   }
 995   param {
 996     lr_mult: 2.0
 997     decay_mult: 0.0
 998   }
 999   convolution_param {
1000     num_output: 256
1001     pad: 1
1002     kernel_size: 3
1003     stride: 2
1004     weight_filler {
1005       type: "msra"
1006     }
1007     bias_filler {
1008       type: "constant"
1009       value: 0.0
1010     }
1011   }
1012 }
1013 layer {
1014   name: "conv15_2/relu"
1015   type: "ReLU"
1016   bottom: "conv15_2"
1017   top: "conv15_2"
1018 }
1019 layer {
1020   name: "conv16_1"
1021   type: "Convolution"
1022   bottom: "conv15_2"
1023   top: "conv16_1"
1024   param {
1025     lr_mult: 1.0
1026     decay_mult: 1.0
1027   }
1028   param {
1029     lr_mult: 2.0
1030     decay_mult: 0.0
1031   }
1032   convolution_param {
1033     num_output: 128
1034     kernel_size: 1
1035     weight_filler {
1036       type: "msra"
1037     }
1038     bias_filler {
1039       type: "constant"
1040       value: 0.0
1041     }
1042   }
1043 }
1044 layer {
1045   name: "conv16_1/relu"
1046   type: "ReLU"
1047   bottom: "conv16_1"
1048   top: "conv16_1"
1049 }
1050 layer {
1051   name: "conv16_2"
1052   type: "Convolution"
1053   bottom: "conv16_1"
1054   top: "conv16_2"
1055   param {
1056     lr_mult: 1.0
1057     decay_mult: 1.0
1058   }
1059   param {
1060     lr_mult: 2.0
1061     decay_mult: 0.0
1062   }
1063   convolution_param {
1064     num_output: 256
1065     pad: 1
1066     kernel_size: 3
1067     stride: 2
1068     weight_filler {
1069       type: "msra"
1070     }
1071     bias_filler {
1072       type: "constant"
1073       value: 0.0
1074     }
1075   }
1076 }
1077 layer {
1078   name: "conv16_2/relu"
1079   type: "ReLU"
1080   bottom: "conv16_2"
1081   top: "conv16_2"
1082 }
1083 layer {
1084   name: "conv17_1"
1085   type: "Convolution"
1086   bottom: "conv16_2"
1087   top: "conv17_1"
1088   param {
1089     lr_mult: 1.0
1090     decay_mult: 1.0
1091   }
1092   param {
1093     lr_mult: 2.0
1094     decay_mult: 0.0
1095   }
1096   convolution_param {
1097     num_output: 64
1098     kernel_size: 1
1099     weight_filler {
1100       type: "msra"
1101     }
1102     bias_filler {
1103       type: "constant"
1104       value: 0.0
1105     }
1106   }
1107 }
1108 layer {
1109   name: "conv17_1/relu"
1110   type: "ReLU"
1111   bottom: "conv17_1"
1112   top: "conv17_1"
1113 }
1114 layer {
1115   name: "conv17_2"
1116   type: "Convolution"
1117   bottom: "conv17_1"
1118   top: "conv17_2"
1119   param {
1120     lr_mult: 1.0
1121     decay_mult: 1.0
1122   }
1123   param {
1124     lr_mult: 2.0
1125     decay_mult: 0.0
1126   }
1127   convolution_param {
1128     num_output: 128
1129     pad: 1
1130     kernel_size: 3
1131     stride: 2
1132     weight_filler {
1133       type: "msra"
1134     }
1135     bias_filler {
1136       type: "constant"
1137       value: 0.0
1138     }
1139   }
1140 }
1141 layer {
1142   name: "conv17_2/relu"
1143   type: "ReLU"
1144   bottom: "conv17_2"
1145   top: "conv17_2"
1146 }
1147 layer {
1148   name: "conv11_mbox_loc"
1149   type: "Convolution"
1150   bottom: "conv11"
1151   top: "conv11_mbox_loc"
1152   param {
1153     lr_mult: 1.0
1154     decay_mult: 1.0
1155   }
1156   param {
1157     lr_mult: 2.0
1158     decay_mult: 0.0
1159   }
1160   convolution_param {
1161     num_output: 12
1162     kernel_size: 1
1163     weight_filler {
1164       type: "msra"
1165     }
1166     bias_filler {
1167       type: "constant"
1168       value: 0.0
1169     }
1170   }
1171 }
1172 layer {
1173   name: "conv11_mbox_loc_perm"
1174   type: "Permute"
1175   bottom: "conv11_mbox_loc"
1176   top: "conv11_mbox_loc_perm"
1177   permute_param {
1178     order: 0
1179     order: 2
1180     order: 3
1181     order: 1
1182   }
1183 }
1184 layer {
1185   name: "conv11_mbox_loc_flat"
1186   type: "Flatten"
1187   bottom: "conv11_mbox_loc_perm"
1188   top: "conv11_mbox_loc_flat"
1189   flatten_param {
1190     axis: 1
1191   }
1192 }
1193 layer {
1194   name: "conv11_mbox_conf"
1195   type: "Convolution"
1196   bottom: "conv11"
1197   top: "conv11_mbox_conf"
1198   param {
1199     lr_mult: 1.0
1200     decay_mult: 1.0
1201   }
1202   param {
1203     lr_mult: 2.0
1204     decay_mult: 0.0
1205   }
1206   convolution_param {
1207     num_output: 63
1208     kernel_size: 1
1209     weight_filler {
1210       type: "msra"
1211     }
1212     bias_filler {
1213       type: "constant"
1214       value: 0.0
1215     }
1216   }
1217 }
1218 layer {
1219   name: "conv11_mbox_conf_perm"
1220   type: "Permute"
1221   bottom: "conv11_mbox_conf"
1222   top: "conv11_mbox_conf_perm"
1223   permute_param {
1224     order: 0
1225     order: 2
1226     order: 3
1227     order: 1
1228   }
1229 }
1230 layer {
1231   name: "conv11_mbox_conf_flat"
1232   type: "Flatten"
1233   bottom: "conv11_mbox_conf_perm"
1234   top: "conv11_mbox_conf_flat"
1235   flatten_param {
1236     axis: 1
1237   }
1238 }
1239 layer {
1240   name: "conv11_mbox_priorbox"
1241   type: "PriorBox"
1242   bottom: "conv11"
1243   bottom: "data"
1244   top: "conv11_mbox_priorbox"
1245   prior_box_param {
1246     min_size: 60.0
1247     aspect_ratio: 2.0
1248     flip: true
1249     clip: false
1250     variance: 0.1
1251     variance: 0.1
1252     variance: 0.2
1253     variance: 0.2
1254     offset: 0.5
1255   }
1256 }
1257 layer {
1258   name: "conv13_mbox_loc"
1259   type: "Convolution"
1260   bottom: "conv13"
1261   top: "conv13_mbox_loc"
1262   param {
1263     lr_mult: 1.0
1264     decay_mult: 1.0
1265   }
1266   param {
1267     lr_mult: 2.0
1268     decay_mult: 0.0
1269   }
1270   convolution_param {
1271     num_output: 24
1272     kernel_size: 1
1273     weight_filler {
1274       type: "msra"
1275     }
1276     bias_filler {
1277       type: "constant"
1278       value: 0.0
1279     }
1280   }
1281 }
1282 layer {
1283   name: "conv13_mbox_loc_perm"
1284   type: "Permute"
1285   bottom: "conv13_mbox_loc"
1286   top: "conv13_mbox_loc_perm"
1287   permute_param {
1288     order: 0
1289     order: 2
1290     order: 3
1291     order: 1
1292   }
1293 }
1294 layer {
1295   name: "conv13_mbox_loc_flat"
1296   type: "Flatten"
1297   bottom: "conv13_mbox_loc_perm"
1298   top: "conv13_mbox_loc_flat"
1299   flatten_param {
1300     axis: 1
1301   }
1302 }
1303 layer {
1304   name: "conv13_mbox_conf"
1305   type: "Convolution"
1306   bottom: "conv13"
1307   top: "conv13_mbox_conf"
1308   param {
1309     lr_mult: 1.0
1310     decay_mult: 1.0
1311   }
1312   param {
1313     lr_mult: 2.0
1314     decay_mult: 0.0
1315   }
1316   convolution_param {
1317     num_output: 126
1318     kernel_size: 1
1319     weight_filler {
1320       type: "msra"
1321     }
1322     bias_filler {
1323       type: "constant"
1324       value: 0.0
1325     }
1326   }
1327 }
1328 layer {
1329   name: "conv13_mbox_conf_perm"
1330   type: "Permute"
1331   bottom: "conv13_mbox_conf"
1332   top: "conv13_mbox_conf_perm"
1333   permute_param {
1334     order: 0
1335     order: 2
1336     order: 3
1337     order: 1
1338   }
1339 }
1340 layer {
1341   name: "conv13_mbox_conf_flat"
1342   type: "Flatten"
1343   bottom: "conv13_mbox_conf_perm"
1344   top: "conv13_mbox_conf_flat"
1345   flatten_param {
1346     axis: 1
1347   }
1348 }
1349 layer {
1350   name: "conv13_mbox_priorbox"
1351   type: "PriorBox"
1352   bottom: "conv13"
1353   bottom: "data"
1354   top: "conv13_mbox_priorbox"
1355   prior_box_param {
1356     min_size: 105.0
1357     max_size: 150.0
1358     aspect_ratio: 2.0
1359     aspect_ratio: 3.0
1360     flip: true
1361     clip: false
1362     variance: 0.1
1363     variance: 0.1
1364     variance: 0.2
1365     variance: 0.2
1366     offset: 0.5
1367   }
1368 }
1369 layer {
1370   name: "conv14_2_mbox_loc"
1371   type: "Convolution"
1372   bottom: "conv14_2"
1373   top: "conv14_2_mbox_loc"
1374   param {
1375     lr_mult: 1.0
1376     decay_mult: 1.0
1377   }
1378   param {
1379     lr_mult: 2.0
1380     decay_mult: 0.0
1381   }
1382   convolution_param {
1383     num_output: 24
1384     kernel_size: 1
1385     weight_filler {
1386       type: "msra"
1387     }
1388     bias_filler {
1389       type: "constant"
1390       value: 0.0
1391     }
1392   }
1393 }
1394 layer {
1395   name: "conv14_2_mbox_loc_perm"
1396   type: "Permute"
1397   bottom: "conv14_2_mbox_loc"
1398   top: "conv14_2_mbox_loc_perm"
1399   permute_param {
1400     order: 0
1401     order: 2
1402     order: 3
1403     order: 1
1404   }
1405 }
1406 layer {
1407   name: "conv14_2_mbox_loc_flat"
1408   type: "Flatten"
1409   bottom: "conv14_2_mbox_loc_perm"
1410   top: "conv14_2_mbox_loc_flat"
1411   flatten_param {
1412     axis: 1
1413   }
1414 }
1415 layer {
1416   name: "conv14_2_mbox_conf"
1417   type: "Convolution"
1418   bottom: "conv14_2"
1419   top: "conv14_2_mbox_conf"
1420   param {
1421     lr_mult: 1.0
1422     decay_mult: 1.0
1423   }
1424   param {
1425     lr_mult: 2.0
1426     decay_mult: 0.0
1427   }
1428   convolution_param {
1429     num_output: 126
1430     kernel_size: 1
1431     weight_filler {
1432       type: "msra"
1433     }
1434     bias_filler {
1435       type: "constant"
1436       value: 0.0
1437     }
1438   }
1439 }
1440 layer {
1441   name: "conv14_2_mbox_conf_perm"
1442   type: "Permute"
1443   bottom: "conv14_2_mbox_conf"
1444   top: "conv14_2_mbox_conf_perm"
1445   permute_param {
1446     order: 0
1447     order: 2
1448     order: 3
1449     order: 1
1450   }
1451 }
1452 layer {
1453   name: "conv14_2_mbox_conf_flat"
1454   type: "Flatten"
1455   bottom: "conv14_2_mbox_conf_perm"
1456   top: "conv14_2_mbox_conf_flat"
1457   flatten_param {
1458     axis: 1
1459   }
1460 }
1461 layer {
1462   name: "conv14_2_mbox_priorbox"
1463   type: "PriorBox"
1464   bottom: "conv14_2"
1465   bottom: "data"
1466   top: "conv14_2_mbox_priorbox"
1467   prior_box_param {
1468     min_size: 150.0
1469     max_size: 195.0
1470     aspect_ratio: 2.0
1471     aspect_ratio: 3.0
1472     flip: true
1473     clip: false
1474     variance: 0.1
1475     variance: 0.1
1476     variance: 0.2
1477     variance: 0.2
1478     offset: 0.5
1479   }
1480 }
1481 layer {
1482   name: "conv15_2_mbox_loc"
1483   type: "Convolution"
1484   bottom: "conv15_2"
1485   top: "conv15_2_mbox_loc"
1486   param {
1487     lr_mult: 1.0
1488     decay_mult: 1.0
1489   }
1490   param {
1491     lr_mult: 2.0
1492     decay_mult: 0.0
1493   }
1494   convolution_param {
1495     num_output: 24
1496     kernel_size: 1
1497     weight_filler {
1498       type: "msra"
1499     }
1500     bias_filler {
1501       type: "constant"
1502       value: 0.0
1503     }
1504   }
1505 }
1506 layer {
1507   name: "conv15_2_mbox_loc_perm"
1508   type: "Permute"
1509   bottom: "conv15_2_mbox_loc"
1510   top: "conv15_2_mbox_loc_perm"
1511   permute_param {
1512     order: 0
1513     order: 2
1514     order: 3
1515     order: 1
1516   }
1517 }
1518 layer {
1519   name: "conv15_2_mbox_loc_flat"
1520   type: "Flatten"
1521   bottom: "conv15_2_mbox_loc_perm"
1522   top: "conv15_2_mbox_loc_flat"
1523   flatten_param {
1524     axis: 1
1525   }
1526 }
1527 layer {
1528   name: "conv15_2_mbox_conf"
1529   type: "Convolution"
1530   bottom: "conv15_2"
1531   top: "conv15_2_mbox_conf"
1532   param {
1533     lr_mult: 1.0
1534     decay_mult: 1.0
1535   }
1536   param {
1537     lr_mult: 2.0
1538     decay_mult: 0.0
1539   }
1540   convolution_param {
1541     num_output: 126
1542     kernel_size: 1
1543     weight_filler {
1544       type: "msra"
1545     }
1546     bias_filler {
1547       type: "constant"
1548       value: 0.0
1549     }
1550   }
1551 }
1552 layer {
1553   name: "conv15_2_mbox_conf_perm"
1554   type: "Permute"
1555   bottom: "conv15_2_mbox_conf"
1556   top: "conv15_2_mbox_conf_perm"
1557   permute_param {
1558     order: 0
1559     order: 2
1560     order: 3
1561     order: 1
1562   }
1563 }
1564 layer {
1565   name: "conv15_2_mbox_conf_flat"
1566   type: "Flatten"
1567   bottom: "conv15_2_mbox_conf_perm"
1568   top: "conv15_2_mbox_conf_flat"
1569   flatten_param {
1570     axis: 1
1571   }
1572 }
1573 layer {
1574   name: "conv15_2_mbox_priorbox"
1575   type: "PriorBox"
1576   bottom: "conv15_2"
1577   bottom: "data"
1578   top: "conv15_2_mbox_priorbox"
1579   prior_box_param {
1580     min_size: 195.0
1581     max_size: 240.0
1582     aspect_ratio: 2.0
1583     aspect_ratio: 3.0
1584     flip: true
1585     clip: false
1586     variance: 0.1
1587     variance: 0.1
1588     variance: 0.2
1589     variance: 0.2
1590     offset: 0.5
1591   }
1592 }
1593 layer {
1594   name: "conv16_2_mbox_loc"
1595   type: "Convolution"
1596   bottom: "conv16_2"
1597   top: "conv16_2_mbox_loc"
1598   param {
1599     lr_mult: 1.0
1600     decay_mult: 1.0
1601   }
1602   param {
1603     lr_mult: 2.0
1604     decay_mult: 0.0
1605   }
1606   convolution_param {
1607     num_output: 24
1608     kernel_size: 1
1609     weight_filler {
1610       type: "msra"
1611     }
1612     bias_filler {
1613       type: "constant"
1614       value: 0.0
1615     }
1616   }
1617 }
1618 layer {
1619   name: "conv16_2_mbox_loc_perm"
1620   type: "Permute"
1621   bottom: "conv16_2_mbox_loc"
1622   top: "conv16_2_mbox_loc_perm"
1623   permute_param {
1624     order: 0
1625     order: 2
1626     order: 3
1627     order: 1
1628   }
1629 }
1630 layer {
1631   name: "conv16_2_mbox_loc_flat"
1632   type: "Flatten"
1633   bottom: "conv16_2_mbox_loc_perm"
1634   top: "conv16_2_mbox_loc_flat"
1635   flatten_param {
1636     axis: 1
1637   }
1638 }
1639 layer {
1640   name: "conv16_2_mbox_conf"
1641   type: "Convolution"
1642   bottom: "conv16_2"
1643   top: "conv16_2_mbox_conf"
1644   param {
1645     lr_mult: 1.0
1646     decay_mult: 1.0
1647   }
1648   param {
1649     lr_mult: 2.0
1650     decay_mult: 0.0
1651   }
1652   convolution_param {
1653     num_output: 126
1654     kernel_size: 1
1655     weight_filler {
1656       type: "msra"
1657     }
1658     bias_filler {
1659       type: "constant"
1660       value: 0.0
1661     }
1662   }
1663 }
1664 layer {
1665   name: "conv16_2_mbox_conf_perm"
1666   type: "Permute"
1667   bottom: "conv16_2_mbox_conf"
1668   top: "conv16_2_mbox_conf_perm"
1669   permute_param {
1670     order: 0
1671     order: 2
1672     order: 3
1673     order: 1
1674   }
1675 }
1676 layer {
1677   name: "conv16_2_mbox_conf_flat"
1678   type: "Flatten"
1679   bottom: "conv16_2_mbox_conf_perm"
1680   top: "conv16_2_mbox_conf_flat"
1681   flatten_param {
1682     axis: 1
1683   }
1684 }
1685 layer {
1686   name: "conv16_2_mbox_priorbox"
1687   type: "PriorBox"
1688   bottom: "conv16_2"
1689   bottom: "data"
1690   top: "conv16_2_mbox_priorbox"
1691   prior_box_param {
1692     min_size: 240.0
1693     max_size: 285.0
1694     aspect_ratio: 2.0
1695     aspect_ratio: 3.0
1696     flip: true
1697     clip: false
1698     variance: 0.1
1699     variance: 0.1
1700     variance: 0.2
1701     variance: 0.2
1702     offset: 0.5
1703   }
1704 }
1705 layer {
1706   name: "conv17_2_mbox_loc"
1707   type: "Convolution"
1708   bottom: "conv17_2"
1709   top: "conv17_2_mbox_loc"
1710   param {
1711     lr_mult: 1.0
1712     decay_mult: 1.0
1713   }
1714   param {
1715     lr_mult: 2.0
1716     decay_mult: 0.0
1717   }
1718   convolution_param {
1719     num_output: 24
1720     kernel_size: 1
1721     weight_filler {
1722       type: "msra"
1723     }
1724     bias_filler {
1725       type: "constant"
1726       value: 0.0
1727     }
1728   }
1729 }
1730 layer {
1731   name: "conv17_2_mbox_loc_perm"
1732   type: "Permute"
1733   bottom: "conv17_2_mbox_loc"
1734   top: "conv17_2_mbox_loc_perm"
1735   permute_param {
1736     order: 0
1737     order: 2
1738     order: 3
1739     order: 1
1740   }
1741 }
1742 layer {
1743   name: "conv17_2_mbox_loc_flat"
1744   type: "Flatten"
1745   bottom: "conv17_2_mbox_loc_perm"
1746   top: "conv17_2_mbox_loc_flat"
1747   flatten_param {
1748     axis: 1
1749   }
1750 }
1751 layer {
1752   name: "conv17_2_mbox_conf"
1753   type: "Convolution"
1754   bottom: "conv17_2"
1755   top: "conv17_2_mbox_conf"
1756   param {
1757     lr_mult: 1.0
1758     decay_mult: 1.0
1759   }
1760   param {
1761     lr_mult: 2.0
1762     decay_mult: 0.0
1763   }
1764   convolution_param {
1765     num_output: 126
1766     kernel_size: 1
1767     weight_filler {
1768       type: "msra"
1769     }
1770     bias_filler {
1771       type: "constant"
1772       value: 0.0
1773     }
1774   }
1775 }
1776 layer {
1777   name: "conv17_2_mbox_conf_perm"
1778   type: "Permute"
1779   bottom: "conv17_2_mbox_conf"
1780   top: "conv17_2_mbox_conf_perm"
1781   permute_param {
1782     order: 0
1783     order: 2
1784     order: 3
1785     order: 1
1786   }
1787 }
1788 layer {
1789   name: "conv17_2_mbox_conf_flat"
1790   type: "Flatten"
1791   bottom: "conv17_2_mbox_conf_perm"
1792   top: "conv17_2_mbox_conf_flat"
1793   flatten_param {
1794     axis: 1
1795   }
1796 }
1797 layer {
1798   name: "conv17_2_mbox_priorbox"
1799   type: "PriorBox"
1800   bottom: "conv17_2"
1801   bottom: "data"
1802   top: "conv17_2_mbox_priorbox"
1803   prior_box_param {
1804     min_size: 285.0
1805     max_size: 300.0
1806     aspect_ratio: 2.0
1807     aspect_ratio: 3.0
1808     flip: true
1809     clip: false
1810     variance: 0.1
1811     variance: 0.1
1812     variance: 0.2
1813     variance: 0.2
1814     offset: 0.5
1815   }
1816 }
1817 layer {
1818   name: "mbox_loc"
1819   type: "Concat"
1820   bottom: "conv11_mbox_loc_flat"
1821   bottom: "conv13_mbox_loc_flat"
1822   bottom: "conv14_2_mbox_loc_flat"
1823   bottom: "conv15_2_mbox_loc_flat"
1824   bottom: "conv16_2_mbox_loc_flat"
1825   bottom: "conv17_2_mbox_loc_flat"
1826   top: "mbox_loc"
1827   concat_param {
1828     axis: 1
1829   }
1830 }
1831 layer {
1832   name: "mbox_conf"
1833   type: "Concat"
1834   bottom: "conv11_mbox_conf_flat"
1835   bottom: "conv13_mbox_conf_flat"
1836   bottom: "conv14_2_mbox_conf_flat"
1837   bottom: "conv15_2_mbox_conf_flat"
1838   bottom: "conv16_2_mbox_conf_flat"
1839   bottom: "conv17_2_mbox_conf_flat"
1840   top: "mbox_conf"
1841   concat_param {
1842     axis: 1
1843   }
1844 }
1845 layer {
1846   name: "mbox_priorbox"
1847   type: "Concat"
1848   bottom: "conv11_mbox_priorbox"
1849   bottom: "conv13_mbox_priorbox"
1850   bottom: "conv14_2_mbox_priorbox"
1851   bottom: "conv15_2_mbox_priorbox"
1852   bottom: "conv16_2_mbox_priorbox"
1853   bottom: "conv17_2_mbox_priorbox"
1854   top: "mbox_priorbox"
1855   concat_param {
1856     axis: 2
1857   }
1858 }
1859 layer {
1860   name: "mbox_conf_reshape"
1861   type: "Reshape"
1862   bottom: "mbox_conf"
1863   top: "mbox_conf_reshape"
1864   reshape_param {
1865     shape {
1866       dim: 0
1867       dim: -1
1868       dim: 21
1869     }
1870   }
1871 }
1872 layer {
1873   name: "mbox_conf_softmax"
1874   type: "Softmax"
1875   bottom: "mbox_conf_reshape"
1876   top: "mbox_conf_softmax"
1877   softmax_param {
1878     axis: 2
1879   }
1880 }
1881 layer {
1882   name: "mbox_conf_flatten"
1883   type: "Flatten"
1884   bottom: "mbox_conf_softmax"
1885   top: "mbox_conf_flatten"
1886   flatten_param {
1887     axis: 1
1888   }
1889 }
1890 layer {
1891   name: "detection_out"
1892   type: "DetectionOutput"
1893   bottom: "mbox_loc"
1894   bottom: "mbox_conf_flatten"
1895   bottom: "mbox_priorbox"
1896   top: "detection_out"
1897   include {
1898     phase: TEST
1899   }
1900   detection_output_param {
1901     num_classes: 21
1902     share_location: true
1903     background_label_id: 0
1904     nms_param {
1905       nms_threshold: 0.45
1906       top_k: 100
1907     }
1908     code_type: CENTER_SIZE
1909     keep_top_k: 100
1910     confidence_threshold: 0.25
1911   }
1912 }