/frameworks/av/media/libstagefright/codecs/m4v_h263/dec/src/ |
D | post_filter.cpp | 189 int mbnum, strength, A_D, d1_2, d1, d2, A, B, C, D, b_size; in H263_Deblock() local 232 d1 = -(-d >> 3); in H263_Deblock() 233 if (d1 < -(strength << 1)) in H263_Deblock() 235 d1 = 0; in H263_Deblock() 237 else if (d1 < -strength) in H263_Deblock() 239 d1 = -d1 - (strength << 1); in H263_Deblock() 241 d1_2 = -d1 >> 1; in H263_Deblock() 245 d1 = d >> 3; in H263_Deblock() 246 if (d1 > (strength << 1)) in H263_Deblock() 248 d1 = 0; in H263_Deblock() [all …]
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/frameworks/rs/cpu_ref/ |
D | rsCpuIntrinsics_neon_ColorMatrix.S | 81 vld4.8 {d0[0],d1[0],d2[0],d3[0]}, [r1]! 82 vld4.8 {d0[1],d1[1],d2[1],d3[1]}, [r1]! 83 vld4.8 {d0[2],d1[2],d2[2],d3[2]}, [r1]! 84 vld4.8 {d0[3],d1[3],d2[3],d3[3]}, [r1]! 88 vld4.8 {d0[0],d1[0],d2[0],d3[0]}, [r1]! 89 vld4.8 {d0[1],d1[1],d2[1],d3[1]}, [r1]! 90 vld4.8 {d0[2],d1[2],d2[2],d3[2]}, [r1]! 91 vld4.8 {d0[3],d1[3],d2[3],d3[3]}, [r1]! 96 vld2.8 {d0[0],d1[0]}, [r1]! 97 vld2.8 {d0[1],d1[1]}, [r1]! [all …]
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D | rsCpuIntrinsics_neon_Convolve.S | 73 vmlal.s16 q8, d9, d1[0] 74 vmlal.s16 q8, d10, d1[1] 75 vmlal.s16 q8, d12, d1[2] 76 vmlal.s16 q8, d13, d1[3] 83 vmlal.s16 q9, d10, d1[0] 84 vmlal.s16 q9, d11, d1[1] 85 vmlal.s16 q9, d13, d1[2] 86 vmlal.s16 q9, d14, d1[3] 132 vld1.16 {d0, d1, d2, d3}, [r6]! 168 vmlal.s16 q4, d22, d1[0] [all …]
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D | rsCpuIntrinsics_neon_Blur.S | 188 vertfetch_clamped 7, d1[3] 189 vertfetch_clamped 6, d1[2] 190 vertfetch_clamped 5, d1[1] 191 vertfetch_clamped 4, d1[0] 223 vertfetch_noclamp 7, d1[3] 224 vertfetch_noclamp 6, d1[2] 225 vertfetch_noclamp 5, d1[1] 226 vertfetch_noclamp 4, d1[0] 291 vmlal.u16 q14, d24, d1[3] 292 vmlal.u16 q15, d25, d1[3] [all …]
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/frameworks/ml/nn/runtime/test/specs/V1_0/ |
D | relu1_quant8_2.mod.py | 21 d1 = 64 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_quant8_2.mod.py | 21 d1 = 128 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu1_float_2.mod.py | 21 d1 = 30 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu_quant8_2.mod.py | 21 d1 = 32 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_float_2.mod.py | 21 d1 = 26 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_float_2.mod.py | 23 d1 = 32 variable 27 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 29 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 34 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu_float_2.mod.py | 21 d1 = 64 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_quant8_2.mod.py | 23 d1 = 16 #256 variable 27 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, .5f, 0" % (d0, d1, d2, d3)) 29 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 0.00390625f, 0" % (d0, d1, d2, … 34 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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/frameworks/ml/nn/runtime/test/specs/V1_1/ |
D | logistic_float_2_relaxed.mod.py | 23 d1 = 32 variable 27 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 29 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 35 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_float_2_relaxed.mod.py | 21 d1 = 26 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 33 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu_float_2_relaxed.mod.py | 21 d1 = 64 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 33 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu1_float_2_relaxed.mod.py | 21 d1 = 30 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 33 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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/frameworks/ml/nn/runtime/test/specs/V1_2/ |
D | axis_aligned_bbox_transform.mod.py | 19 d1 = Input("bboxDeltas", "TENSOR_FLOAT32", "{5, 8}") variable 23 model1 = Model().Operation("AXIS_ALIGNED_BBOX_TRANSFORM", r1, d1, b1, i1).To(o1) 27 d1: ("TENSOR_QUANT8_ASYMM", 0.05, 128), 38 d1: [0.2, 0.2, 0.1, 0.1,
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D | relu1_v1_2.mod.py | 32 d1 = 30 variable 36 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 37 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 41 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu_v1_2.mod.py | 32 d1 = 64 variable 36 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 37 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 41 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_v1_2.mod.py | 40 d1 = 32 variable 44 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 45 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 49 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_v1_2.mod.py | 32 d1 = 26 variable 36 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 37 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 41 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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/frameworks/ml/nn/runtime/test/specs/V1_3/ |
D | axis_aligned_bbox_transform_quant8_signed.mod.py | 19 d1 = Input("bboxDeltas", "TENSOR_FLOAT32", "{5, 8}") variable 23 model1 = Model().Operation("AXIS_ALIGNED_BBOX_TRANSFORM", r1, d1, b1, i1).To(o1) 27 d1: ("TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", 0.05, 0), 38 d1: [0.2, 0.2, 0.1, 0.1,
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D | relu1_quant8_signed.mod.py | 47 d1 = 64 variable 51 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d3)) 53 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d… 58 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_quant8_signed.mod.py | 45 d1 = 128 variable 49 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d3)) 51 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d… 56 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_quant8_signed.mod.py | 43 d1 = 16 #256 variable 48 "{%d, %d, %d, %d}, .5f, -128" % (d0, d1, d2, d3)) 50 "{%d, %d, %d, %d}, 0.00390625f, -128" % (d0, d1, d2, d3)) 54 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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