DWConv(Conv)

时间: 2023-09-28 17:11:13 浏览: 299
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各种卷积计算性能对比(Conv,DwConv,GhostConv,PConv,DSConv,DCNV)

DWConv(Conv)是一种深度卷积（Depthwise Conv）的卷积操作。在这个操作中，输入的特征图先通过深度卷积（dconv）进行处理，然后再通过普通的卷积（pconv）进行处理。深度卷积和普通卷积的核心区别在于，深度卷积的卷积核是与输入特征图的通道数相同的，而普通卷积的卷积核则是与输出特征图的通道数相同的。这种结构的设计可以有效地减少模型的参数量和计算量，同时保持较好的性能表现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [各种卷积计算性能对比(Conv,DwConv,GhostConv,PConv,DSConv,DCNV)](https://download.csdn.net/download/weixin_38346042/87614080)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [[Deeplearning]dwconv](https://blog.csdn.net/qq_39782006/article/details/120009268)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [VAN(DWConv+DWDilationConv+PWConv)](https://blog.csdn.net/weixin_45104951/article/details/124345778)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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class DWConv(Conv): # Depth-wise convolution class def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), act=act)

这是一个深度可分离卷积（Depth-wise Separable Convolution）的实现类，它继承了一个普通卷积的类 Conv。深度可分离卷积是一种轻量级卷积操作，通常用于深度学习中的计算机视觉任务。相比于普通卷积，深度可分离...

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| Conv | 10 | 100 | 100 | | DwConv | 2 | 400 | 500 | | GhostConv| 5 | 200 | 200 | | PConv | 4 | 300 | 250 | | DSConv | 3 | 350 | 333 | | DCNV | 2.5 | 400 | 400 | 可以看出，不同的卷积方法在推理时间、...

class Conv1D_Block(nn.Module): def __init__(self, in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, dilation=1, norm='gln', causal=False): super(Conv1D_Block, self).__init__() # conv 1 x 1 self.conv1x1 = Conv1D(in_channels, out_channels, 1) self.PReLU_1 = nn.PReLU() self.norm_1 = select_norm(norm, out_channels) # not causal don't need to padding, causal need to pad+1 = kernel_size self.pad = (dilation * (kernel_size - 1)) // 2 if not causal else ( dilation * (kernel_size - 1)) # depthwise convolution self.dwconv = Conv1D(out_channels, out_channels, kernel_size, groups=out_channels, padding=self.pad, dilation=dilation) self.PReLU_2 = nn.PReLU() self.norm_2 = select_norm(norm, out_channels) self.Sc_conv = nn.Conv1d(out_channels, in_channels, 1, bias=True) self.causal = causal

这是一个用于语音信号处理的一维卷积神经网络模块。该模块包含了一个1x1卷积层，在PReLU激活函数和归一化层之后，接着是一个深度卷积层，也在PReLU激活函数和归一化层之后。最后，该模块包含了一个1x1卷积层，用于将...

三个不同核大小的dwconv相加的代码

self.dwconv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size_1, groups=in_channels) self.dwconv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size_2, groups=in_channels) ...

self.shortcut = nn.Sequential(DWConv(c1, c1, k, s, act=False), Conv(c1, c2, 1, 1, act=False)) if s == 2 else nn.Identity()

如果s等于2，则创建一个由两个卷积层组成的序列（Sequential）模块，其中第一个卷积层使用DWConv函数，参数为输入通道数c1和输出通道数c1，卷积核大小k，步长s，激活函数act为False；第二个卷积层使用Conv函数，参数...

class gnconv2(nn.Module): # gnconv模块 def __init__(self, dim, order=3, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2 * dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) #self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 2, 1) self.pws = nn.ModuleList( [ReluConv(self.dims[i], self.dims[i + 1], 1) for i in range(order - 1)] ) self.scale = s self.conv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 2, 1) self.drop_path = nn.Identity() self.cat = Concat(1) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order - 1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i + 1] #无残差 # cat_input = self.cat((x, dw_list[i])) # x = (self.drop_path(self.pws[i](x)) + cat_input) * dw_list[i + 1] # 有残差 x = self.proj_out(x) x = self.conv(x) return x解释

5. conv：对输出进行一个 3x3 的卷积，并且步长为 2。 6. drop_path：对输出进行一个恒等映射。 7. cat：连接操作，将两个输入在通道维度上拼接起来。 其中，dwconv 和 pws 都是使用了 ReluConv 函数，这个函数是...

class GhostBottleneck(nn.Module): # Ghost Bottleneck https://github.com/huawei-noah/ghostnet def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1): # ch_in, ch_out, kernel, stride super().__init__() c_ = c2 // 2 self.conv = nn.Sequential(GhostConv(c1, c_, 1, 1), # pw DWConv(c_, c_, k, s, act=False) if s == 2 else nn.Identity(), # dw GhostConv(c_, c2, 1, 1, act=False)) # pw-linear self.shortcut = nn.Sequential(DWConv(c1, c1, k, s, act=False), Conv(c1, c2, 1, 1, act=False)) if s == 2 else nn.Identity() def forward(self, x): return self.conv(x) + self.shortcut(x)

该模块包含一个 shortcut 分支和一个 conv 分支，其中 shortcut 分支使用深度可分离卷积和普通卷积实现，conv 分支使用 GhostConv 和 DWConv 实现。在前向传播时，将输入 x 分别传入两个分支，然后将它们的输出相加...

解释下这段代码：class gnconv(nn.Module): def __init__(self, dim, order=5, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2*dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) self.pws = nn.ModuleList( [nn.Conv2d(self.dims[i], self.dims[i+1], 1) for i in range(order-1)] ) self.scale = s print('[gnconv]', order, 'order with dims=', self.dims, 'scale=%.4f'%self.scale) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): B, C, H, W = x.shape fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order -1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i+1] x = self.proj_out(x) return x

如果 gflayer 为 None，则调用 get_dwconv 函数得到一个可分离卷积层 dwconv；否则，使用 gflayer。 接下来定义了一个 1x1 的卷积层 proj_out，将输出特征图的通道数缩减回原来的维度。同时，定义了一个 nn....

如何使用下面这段代码？class gnconv(nn.Module): def __init__(self, dim, order=5, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2*dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) self.pws = nn.ModuleList( [nn.Conv2d(self.dims[i], self.dims[i+1], 1) for i in range(order-1)] ) self.scale = s print('[gnconv]', order, 'order with dims=', self.dims, 'scale=%.4f'%self.scale) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): B, C, H, W = x.shape fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order -1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i+1] x = self.proj_out(x) return x

这段代码定义了一个名为 gnconv 的 PyTorch 模型类，可以通过以下步骤使用： 1. 导入 PyTorch 库和该模型所需的其他库： import torch import torch.nn as nn 2. 实例化 gnconv 类并传递所需的参数：...

设计一个扩张卷积模块，具体过程为首先使用1×1DWConv压缩通道，然后使用大小分别为5×5、7×7、9×9的DWConv和由它们构造的不同膨胀速率的扩张卷积形成多个平行分支，膨胀率分别为5、7、9。此外，还有一个残差连接分支。最后，将这些并行分支的输出拼接在一起后输出一个1×1DWConv，最后形成特征图y，请按照上述要求编写出可以应用到yolov5上的代码

self.conv2_dw_5 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=5, padding=2, groups=out_channels, bias=False) self.bn2_dw_5 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2_dw_7 = nn.Conv2d(out_...

n = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n # depth gain if m in [nn.Conv2d, Conv, RobustConv, RobustConv2, DWConv, GhostConv, RepConv, RepConv_OREPA, DownC, SPP, SPPF, SPPCSPC, GhostSPPCSPC, MixConv2d, Focus, Stem, GhostStem, CrossConv, Bottleneck, BottleneckCSPA, BottleneckCSPB, BottleneckCSPC, RepBottleneck, RepBottleneckCSPA, RepBottleneckCSPB, RepBottleneckCSPC, Res, ResCSPA, ResCSPB, ResCSPC, RepRes, RepResCSPA, RepResCSPB, RepResCSPC, ResX, ResXCSPA, ResXCSPB, ResXCSPC, RepResX, RepResXCSPA, RepResXCSPB, RepResXCSPC, Ghost, GhostCSPA, GhostCSPB, GhostCSPC, SwinTransformerBlock, STCSPA, STCSPB, STCSPC, SwinTransformer2Block, ST2CSPA, ST2CSPB, ST2CSPC, ODConv, CoordAtt]: c1, c2 = ch[f], args[0] if c2 != no: # if not output c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)

根据您提供的代码片段，出现错误的原因可能是在初始化 CoordAtt 类时，传递了不正确的参数数量。CoordAtt 类的初始化函数期望接收3个位置参数，但是根据代码中的调用，它似乎传递了超过3个参数。...

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