Subversion Repositories dashGPS

Rev

Blame | Last modification | View Log | Download | RSS feed

  1. /*
  2.  * Copyright (C) 2010-2018 Arm Limited or its affiliates. All rights reserved.
  3.  *
  4.  * SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
  5.  *
  6.  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the License); you may
  7.  * not use this file except in compliance with the License.
  8.  * You may obtain a copy of the License at
  9.  *
  10.  * www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
  11.  *
  12.  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  13.  * distributed under the License is distributed on an AS IS BASIS, WITHOUT
  14.  * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  15.  * See the License for the specific language governing permissions and
  16.  * limitations under the License.
  17.  */
  18.  
  19. /* ----------------------------------------------------------------------
  20.  * Project:      CMSIS NN Library
  21.  * Title:        arm_depthwise_separable_conv_HWC_q7.c
  22.  * Description:  Q7 depthwise separable convolution function
  23.  *
  24.  * $Date:        17. January 2018
  25.  * $Revision:    V.1.0.0
  26.  *
  27.  * Target Processor:  Cortex-M cores
  28.  *
  29.  * -------------------------------------------------------------------- */
  30.  
  31. #include "arm_math.h"
  32. #include "arm_nnfunctions.h"
  33.  
  34. /**
  35.  *  @ingroup groupNN
  36.  */
  37.  
  38. /**
  39.  * @addtogroup NNConv
  40.  * @{
  41.  */
  42.  
  43. /**
  44.  * @brief Q7 depthwise separable convolution function
  45.  * @param[in]       Im_in       pointer to input tensor
  46.  * @param[in]       dim_im_in   input tensor dimention
  47.  * @param[in]       ch_im_in    number of input tensor channels
  48.  * @param[in]       wt          pointer to kernel weights
  49.  * @param[in]       ch_im_out   number of filters, i.e., output tensor channels
  50.  * @param[in]       dim_kernel  filter kernel size
  51.  * @param[in]       padding     padding sizes
  52.  * @param[in]       stride      convolution stride
  53.  * @param[in]       bias        pointer to bias
  54.  * @param[in]       bias_shift  amount of left-shift for bias
  55.  * @param[in]       out_shift   amount of right-shift for output
  56.  * @param[in,out]   Im_out      pointer to output tensor
  57.  * @param[in]       dim_im_out  output tensor dimension
  58.  * @param[in,out]   bufferA     pointer to buffer space for input
  59.  * @param[in,out]   bufferB     pointer to buffer space for output
  60.  * @return     The function returns either
  61.  * <code>ARM_MATH_SIZE_MISMATCH</code> or <code>ARM_MATH_SUCCESS</code> based on the outcome of size checking.
  62.  *
  63.  * @details
  64.  *
  65.  * <b>Buffer size:</b>
  66.  *
  67.  * bufferA size: 2*ch_im_in*dim_kernel*dim_kernel
  68.  *
  69.  * bufferB size: 0
  70.  *
  71.  * <b>Input dimension constraints:</b>
  72.  *
  73.  * ch_im_in equals ch_im_out
  74.  *
  75.  * Implementation:
  76.  * There are 3 nested loop here:
  77.  * Inner loop: calculate each output value with MAC instruction over an accumulator
  78.  * Mid   loop: loop over different output channel
  79.  * Outer loop: loop over different output (x, y)
  80.  */
  81.  
  82. arm_status arm_depthwise_separable_conv_HWC_q7(const q7_t * Im_in,
  83.                                                const uint16_t dim_im_in,
  84.                                                const uint16_t ch_im_in,
  85.                                                const q7_t * wt,
  86.                                                const uint16_t ch_im_out,
  87.                                                const uint16_t dim_kernel,
  88.                                                const uint16_t padding,
  89.                                                const uint16_t stride,
  90.                                                const q7_t * bias,
  91.                                                const uint16_t bias_shift,
  92.                                                const uint16_t out_shift,
  93.                                                q7_t * Im_out,
  94.                                                const uint16_t dim_im_out,
  95.                                                q15_t * bufferA,
  96.                                                q7_t * bufferB)
  97. {
  98.  
  99. #if defined (ARM_MATH_DSP)
  100.     /* Run the following code for Cortex-M4 and Cortex-M7 */
  101.  
  102.     int16_t   i_out_y, i_out_x;
  103.     int16_t   i_ker_y, i_ker_x;
  104.     q7_t     *colBuffer = (q7_t *) bufferA;
  105.     q7_t     *pBuffer = colBuffer;
  106.     const q7_t *pBias = bias;
  107.     q7_t     *pOut = Im_out;
  108.     uint16_t  rowCnt;
  109.     uint16_t  row_shift;
  110.  
  111.     /* do some checking here, basically ch_im_in == ch_im_out */
  112.     if (ch_im_in != ch_im_out)
  113.     {
  114.         return ARM_MATH_SIZE_MISMATCH;
  115.     }
  116.  
  117.     for (i_out_y = 0; i_out_y < dim_im_out; i_out_y++)
  118.     {
  119.         for (i_out_x = 0; i_out_x < dim_im_out; i_out_x++)
  120.         {
  121.             /* we first do im2col here */
  122.             for (i_ker_y = i_out_y * stride - padding; i_ker_y < i_out_y * stride - padding + dim_kernel; i_ker_y++)
  123.             {
  124.                 for (i_ker_x = i_out_x * stride - padding; i_ker_x < i_out_x * stride - padding + dim_kernel; i_ker_x++)
  125.                 {
  126.                     if (i_ker_y < 0 || i_ker_y >= dim_im_in || i_ker_x < 0 || i_ker_x >= dim_im_in)
  127.                     {
  128.                         /* arm_fill_q7(0, pBuffer, ch_im_in); */
  129.                         memset(pBuffer, 0, ch_im_in);
  130.                     } else
  131.                     {
  132.                         /* arm_copy_q7((q7_t *) Im_in + (i_ker_y * dim_im_in + i_ker_x) * ch_im_in, pBuffer, ch_im_in); */
  133.                         memcpy(pBuffer, (q7_t *) Im_in + (i_ker_y * dim_im_in + i_ker_x) * ch_im_in, ch_im_in);
  134.                     }
  135.                     pBuffer += ch_im_in;
  136.                 }
  137.             }
  138.  
  139.             /* we will do the computation here for each channel */
  140.             rowCnt = ch_im_out >> 2;
  141.             row_shift = 0;
  142.             pBias = bias;
  143.  
  144.             while (rowCnt)
  145.             {
  146.                 q31_t     sum =  ((q31_t)(*pBias++) << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  147.                 q31_t     sum2 = ((q31_t)(*pBias++) << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  148.                 q31_t     sum3 = ((q31_t)(*pBias++) << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  149.                 q31_t     sum4 = ((q31_t)(*pBias++) << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  150.  
  151.                 uint16_t  colCnt = (dim_kernel * dim_kernel) >> 1;
  152.                 q7_t     *pB = colBuffer + row_shift;
  153.                 const q7_t *pA = wt + row_shift;
  154.                 row_shift += 4;
  155.  
  156. #ifdef USE_INTRINSIC
  157.  
  158. #ifndef ARM_MATH_BIG_ENDIAN
  159.  
  160.                 while (colCnt)
  161.                 {
  162.                     q31_t     inA1, inA2, inB1, inB2, opA, opB;
  163.  
  164.                     inB1 = *__SIMD32(pB);
  165.                     pB += ch_im_in;
  166.                     opB = *__SIMD32(pB);
  167.                     pB += ch_im_in;
  168.                     inB2 = __PKHTB(opB, inB1, 16);
  169.                     inB1 = __PKHBT(inB1, opB, 16);
  170.                     inA1 = *__SIMD32(pA);
  171.                     pA += ch_im_in;
  172.                     opB = *__SIMD32(pA);
  173.                     pA += ch_im_in;
  174.                     inA2 = __PKHTB(opB, inA1, 16);
  175.                     inA1 = __PKHBT(inA1, opB, 16);
  176.                     opA = __SXTB16(inA1);
  177.                     opB = __SXTB16(inB1);
  178.                     sum = __SMLAD(opA, opB, sum);
  179.                     opA = __SXTB16(__ROR(inA1, 8));
  180.                     opB = __SXTB16(__ROR(inB1, 8));
  181.                     sum2 = __SMLAD(opA, opB, sum2);
  182.                     opA = __SXTB16(inA2);
  183.                     opB = __SXTB16(inB2);
  184.                     sum3 = __SMLAD(opA, opB, sum3);
  185.                     opA = __SXTB16(__ROR(inA2, 8));
  186.                     opB = __SXTB16(__ROR(inB2, 8));
  187.                     sum4 = __SMLAD(opA, opB, sum4);
  188.                     colCnt--;
  189.                 }
  190. #else
  191.  
  192.                 while (colCnt)
  193.                 {
  194.                     q31_t     inA1, inA2, inB1, inB2, opA, opB;
  195.  
  196.                     inB1 = *__SIMD32(pB);
  197.                     pB += ch_im_in;
  198.                     opB = *__SIMD32(pB);
  199.                     pB += ch_im_in;
  200.                     inB2 = __PKHBT(opB, inB1, 16);
  201.                     inB1 = __PKHTB(inB1, opB, 16);
  202.                     inA1 = *__SIMD32(pA);
  203.                     pA += ch_im_in;
  204.                     opB = *__SIMD32(pA);
  205.                     pA += ch_im_in;
  206.                     inA2 = __PKHBT(opB, inA1, 16);
  207.                     inA1 = __PKHTB(inA1, opB, 16);
  208.                     opA = __SXTB16(inA1);
  209.                     opB = __SXTB16(inB1);
  210.                     sum2 = __SMLAD(opA, opB, sum2);
  211.                     opA = __SXTB16(__ROR(inA1, 8));
  212.                     opB = __SXTB16(__ROR(inB1, 8));
  213.                     sum = __SMLAD(opA, opB, sum);
  214.                     opA = __SXTB16(inA2);
  215.                     opB = __SXTB16(inB2);
  216.                     sum4 = __SMLAD(opA, opB, sum4);
  217.                     opA = __SXTB16(__ROR(inA2, 8));
  218.                     opB = __SXTB16(__ROR(inB2, 8));
  219.                     sum3 = __SMLAD(opA, opB, sum3);
  220.                     colCnt--;
  221.                 }
  222.  
  223. #endif                          /* ARM_MATH_BIG_ENDIAN */
  224.  
  225. #else
  226.  
  227. #ifndef ARM_MATH_BIG_ENDIAN
  228.                 /*
  229.                  *   r0    r1    r2    r3    r4   r5
  230.                  *  inA1, inA2, inB1, inB2, opA, opB
  231.                  */
  232.  
  233.                 asm volatile ("COL_LOOP_%=:\n"
  234.                               "ldr.w r2, [%[pB], #0]\n"
  235.                               "add.w %[pB], %[pB], %[ch_im_in]\n"
  236.                               "ldr.w r5, [%[pB], #0]\n"
  237.                               "add.w %[pB], %[pB], %[ch_im_in]\n"
  238.                               "pkhtb r3, r5, r2, ASR #16\n"
  239.                               "pkhbt r2, r2, r5, LSL #16\n"
  240.                               "ldr.w r0, [%[pA], #0]\n"
  241.                               "add.w %[pA], %[pA], %[ch_im_in]\n"
  242.                               "ldr.w r5, [%[pA], #0]\n"
  243.                               "add.w %[pA], %[pA], %[ch_im_in]\n"
  244.                               "pkhtb r1, r5, r0, ASR #16\n"
  245.                               "pkhbt r0, r0, r5, LSL #16\n"
  246.                               "sxtb16 r4, r0\n"
  247.                               "sxtb16 r5, r2\n"
  248.                               "smlad %[sum], r4, r5, %[sum]\n"
  249.                               "mov.w r4, r0, ror #8\n"
  250.                               "mov.w r5, r2, ror #8\n"
  251.                               "sxtb16 r4, r4\n"
  252.                               "sxtb16 r5, r5\n"
  253.                               "smlad %[sum2], r4, r5, %[sum2]\n"
  254.                               "sxtb16 r4, r1\n"
  255.                               "sxtb16 r5, r3\n"
  256.                               "smlad %[sum3], r4, r5, %[sum3]\n"
  257.                               "mov.w r4, r1, ror #8\n"
  258.                               "mov.w r5, r3, ror #8\n"
  259.                               "sxtb16 r4, r4\n"
  260.                               "sxtb16 r5, r5\n"
  261.                               "smlad %[sum4], r4, r5, %[sum4]\n"
  262.                               "subs %[colCnt], #1\n"
  263.                               "bne COL_LOOP_%=\n":[sum]
  264.                               "+r"(sum),[sum2] "+r"(sum2),
  265.                               [sum3] "+r"(sum3),
  266.                               [sum4] "+r"(sum4),[pB] "+r"(pB),
  267.                               [pA] "+r"(pA):[colCnt]
  268.                               "r"(colCnt),[ch_im_in] "r"(ch_im_in):"r0", "r1", "r2", "r3", "r4", "r5");
  269. #else
  270.                 /*
  271.                  *  r0    r1    r2    r3    r4   r5
  272.                  * inA1, inA2, inB1, inB2, opA, opB
  273.                  */
  274.                 asm volatile ("COL_LOOP_%=:\n"
  275.                               "ldr.w r2, [%[pB], #0]\n"
  276.                               "add.w %[pB], %[pB], %[ch_im_in]\n"
  277.                               "ldr.w r5, [%[pB], #0]\n"
  278.                               "add.w %[pB], %[pB], %[ch_im_in]\n"
  279.                               "pkhbt r3, r5, r2, LSL #16\n"
  280.                               "pkhtb r2, r2, r5, ASR #16\n"
  281.                               "ldr.w r0, [%[pA], #0]\n"
  282.                               "add.w %[pA], %[pA], %[ch_im_in]\n"
  283.                               "ldr.w r5, [%[pA], #0]\n"
  284.                               "add.w %[pA], %[pA], %[ch_im_in]\n"
  285.                               "pkhbt r1, r5, r0, LSL #16\n"
  286.                               "pkhtb r0, r0, r5, ASR #16\n"
  287.                               "sxtb16 r4, r0\n"
  288.                               "sxtb16 r5, r2\n"
  289.                               "smlad %[sum2], r4, r5, %[sum2]\n"
  290.                               "mov.w r4, r0, ror #8\n"
  291.                               "mov.w r5, r2, ror #8\n"
  292.                               "sxtb16 r4, r4\n"
  293.                               "sxtb16 r5, r5\n"
  294.                               "smlad %[sum], r4, r5, %[sum]\n"
  295.                               "sxtb16 r4, r1\n"
  296.                               "sxtb16 r5, r3\n"
  297.                               "smlad %[sum4], r4, r5, %[sum4]\n"
  298.                               "mov.w r4, r1, ror #8\n"
  299.                               "mov.w r5, r3, ror #8\n"
  300.                               "sxtb16 r4, r4\n"
  301.                               "sxtb16 r5, r5\n"
  302.                               "smlad %[sum3], r4, r5, %[sum3]\n"
  303.                               "subs %[colCnt], #1\n"
  304.                               "bne COL_LOOP_%=\n":[sum]
  305.                               "+r"(sum),[sum2] "+r"(sum2),
  306.                               [sum3] "+r"(sum3),
  307.                               [sum4] "+r"(sum4),[pB] "+r"(pB),
  308.                               [pA] "+r"(pA):[colCnt]
  309.                               "r"(colCnt),[ch_im_in] "r"(ch_im_in):"r0", "r1", "r2", "r3", "r4", "r5");
  310.  
  311. #endif                          /* ARM_MATH_BIG_ENDIAN */
  312.  
  313. #endif                          /* USE_INTRINSIC */
  314.  
  315.                 colCnt = (dim_kernel * dim_kernel) & 0x1;
  316.                 while (colCnt)
  317.                 {
  318.                     union arm_nnword inA, inB;
  319.                     inA.word = *__SIMD32(pA);
  320.                     pA += ch_im_in;
  321.                     inB.word = *__SIMD32(pB);
  322.                     pB += ch_im_in;
  323.                     sum += inA.bytes[0] * inB.bytes[0];
  324.                     sum2 += inA.bytes[1] * inB.bytes[1];
  325.                     sum3 += inA.bytes[2] * inB.bytes[2];
  326.                     sum4 += inA.bytes[3] * inB.bytes[3];
  327.                     colCnt--;
  328.                 }
  329.  
  330.                 *pOut++ = (q7_t) __SSAT((sum >> out_shift), 8);
  331.                 *pOut++ = (q7_t) __SSAT((sum2 >> out_shift), 8);
  332.                 *pOut++ = (q7_t) __SSAT((sum3 >> out_shift), 8);
  333.                 *pOut++ = (q7_t) __SSAT((sum4 >> out_shift), 8);
  334.  
  335.                 rowCnt--;
  336.             }
  337.  
  338.             rowCnt = ch_im_out & 0x3;
  339.             while (rowCnt)
  340.             {
  341.                 q7_t     *pB = colBuffer + row_shift;
  342.                 const q7_t *pA = wt + row_shift;
  343.                 q31_t     sum = ((q31_t)(*pBias++) << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  344.                 uint16_t  colCnt = (dim_kernel * dim_kernel);
  345.  
  346.                 row_shift += 1;
  347.  
  348.                 while (colCnt)
  349.                 {
  350.                     q7_t      A1 = *pA;
  351.                     q7_t      B1 = *pB;
  352.                     pA += ch_im_in;
  353.                     pB += ch_im_in;
  354.                     sum += A1 * B1;
  355.  
  356.                     colCnt--;
  357.                 }
  358.                 *pOut++ = (q7_t) __SSAT((sum >> out_shift), 8);
  359.                 rowCnt--;
  360.             }
  361.  
  362.             /* clear counter and pointers */
  363.             pBuffer = colBuffer;
  364.         }
  365.     }
  366.  
  367. #else
  368.     /* Run the following code as reference implementation for Cortex-M0 and Cortex-M3 */
  369.     int       i_out_y, i_out_x, i_ch_out, i_ker_x, i_ker_y;
  370.     int       conv_out;
  371.  
  372.     /* do some checking here, basically ch_im_in == ch_im_out */
  373.     if (ch_im_in != ch_im_out)
  374.     {
  375.         return ARM_MATH_SIZE_MISMATCH;
  376.     }
  377.  
  378.     for (i_out_y = 0; i_out_y < dim_im_out; i_out_y++)
  379.     {
  380.         for (i_out_x = 0; i_out_x < dim_im_out; i_out_x++)
  381.         {
  382.             for (i_ch_out = 0; i_ch_out < ch_im_out; i_ch_out++)
  383.             {
  384.                 // for each output
  385.                 conv_out = ((q31_t)(bias[i_ch_out]) << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  386.                 for (i_ker_y = 0; i_ker_y < dim_kernel; i_ker_y++)
  387.                 {
  388.                     for (i_ker_x = 0; i_ker_x < dim_kernel; i_ker_x++)
  389.                     {
  390.                         int       in_row = stride * i_out_y + i_ker_y - padding;
  391.                         int       in_col = stride * i_out_x + i_ker_x - padding;
  392.                         if (in_row >= 0 && in_col >= 0 && in_row < dim_im_in && in_col < dim_im_in)
  393.                         {
  394.                             conv_out +=
  395.                                 Im_in[(in_row *
  396.                                        dim_im_in +
  397.                                        in_col) *
  398.                                       ch_im_in +
  399.                                       i_ch_out] * wt[(i_ker_y * dim_kernel + i_ker_x) * ch_im_out + i_ch_out];
  400.                         }
  401.                     }
  402.                 }
  403.                 Im_out[(i_out_y * dim_im_out +
  404.                         i_out_x) * ch_im_out + i_ch_out] = (q7_t) __SSAT((conv_out >> out_shift), 8);
  405.             }
  406.         }
  407.     }
  408.  
  409. #endif                          /* ARM_MATH_DSP */
  410.  
  411.     /* Return to application */
  412.     return ARM_MATH_SUCCESS;
  413.  
  414. }
  415.  
  416. /**
  417.  * @} end of NNConv group
  418.  */
  419.