解释每一句class CSPStage(nn.Layer): def __init__(self, block_fn, ch_in, ch_out, n, act='swish', spp=False): super(CSPStage, self).__init__() ch_mid = int(ch_out // 2) self.conv1 = ConvBNLayer(ch_in, ch_mid, 1, act=act) self.conv2 = ConvBNLayer(ch_in, ch_mid, 1, act=act) self.convs = nn.Sequential() next_ch_in = ch_mid for i in range(n): self.convs.add_sublayer( str(i), eval(block_fn)(next_ch_in, ch_mid, act=act, shortcut=False)) if i == (n - 1) // 2 and spp: self.convs.add_sublayer( 'spp', SPP(ch_mid * 4, ch_mid, 1, [5, 9, 13], act=act)) next_ch_in = ch_mid self.conv3 = ConvBNLayer(ch_mid * 2, ch_out, 1, act=act) def forward(self, x): y1 = self.conv1(x) y2 = self.conv2(x) y2 = self.convs(y2) y = paddle.concat([y1, y2], axis=1) y = self.conv3(y) return y
时间: 2024-04-27 11:25:42 浏览: 26
这段代码定义了一个CSPStage(Cross Stage Partial)模块的类,它继承自PaddlePaddle的nn.Layer类。
在初始化函数中,该类接收5个参数:残差块函数block_fn、输入通道数ch_in、输出通道数ch_out、重复次数n、激活函数act(默认为swish)和是否使用SPP模块的标志spp(默认为False)。
首先,该类定义了一个变量ch_mid,用于存储输出通道数的一半。然后定义了两个卷积层self.conv1和self.conv2,分别将输入x进行1x1卷积操作,将通道数从ch_in减少到ch_mid。接下来,定义了一个卷积层序列self.convs,用于存储重复的残差块。其中,self.convs的输入通道数为ch_mid,输出通道数为ch_mid。在每一次循环中,通过add_sublayer方法向self.convs序列中添加一个残差块,该残差块的输入通道数为next_ch_in,输出通道数为ch_mid,激活函数为act,且不使用shortcut连接。在所有残差块添加完成后,如果spp为True且当前是第(n-1)//2个残差块,则在self.convs序列中添加一个SPP模块。最后,self.conv3对self.convs的输出进行1x1卷积操作,将通道数从ch_mid * 2增加到ch_out,得到CSPStage模块的输出结果y。
在前向传播函数forward中,将输入x分别输入到self.conv1和self.conv2中得到y1和y2。将y2输入到self.convs中,得到输出y2。然后将y1和y2按照通道数进行拼接,得到y,将y输入到self.conv3中,得到CSPStage模块的输出结果y,返回y。