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

时间: 2024-01-11 12:03:35 浏览: 117
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这段代码是一个条件语句，根据输入的参数s的值来决定是否创建一个特定的神经网络模块。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，参数为输入通道数c1和输出通道数c2，卷积核大小1，步长1，激活函数act为False。如果s不等于2，则创建一个单位模块（nn.Identity()），即直接将输入作为输出返回。这段代码使用了PyTorch的nn模块来定义神经网络。
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New Shortcut 3.shortcut

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...

class Block(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, expansion, stride): super(Block, self).__init__() self.stride = stride planes = expansion * in_planes self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=planes, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride == 1 and in_planes != out_planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes) )

这是一个基本的残差块（Residual Block）类。在初始化函数中，它接收输入通道数（in_planes）、输出通道数...shortcut由一个包含1x1卷积层和批归一化层的Sequential组成。 这个残差块类用于构建ResNet等网络结构。

expansion = 1 def __init__(self, in_planes, planes, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_planes != self.expansion * planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, self.expansion * planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * planes) ) def forward(self, x): out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = nn.ReLU()(out) return out其中的expansion是什么意思

在代码中的这段逻辑中，如果 stride 不等于 1 或者输入通道数 in_planes 不等于 self.expansion * planes，则会创建一个包含一个 1x1 卷积层和一个批归一化层的 shortcut 模块，用于将输入通道数进行扩展。...

class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._...

请分析这段代码class GhostBottleneck(nn.Module): """ Ghost bottleneck w/ optional SE""" def __init__(self, in_chs, mid_chs, out_chs, dw_kernel_size=3, stride=1, act_layer=nn.ReLU, se_ratio=0.): super(GhostBottleneck, self).__init__() has_se = se_ratio is not None and se_ratio > 0. self.stride = stride # Point-wise expansion self.ghost1 = GhostModule(in_chs, mid_chs, relu=True) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: self.conv_dw = nn.Conv2d(mid_chs, mid_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=mid_chs, bias=False) self.bn_dw = nn.BatchNorm2d(mid_chs) # Squeeze-and-excitation if has_se: self.se = SqueezeExcite(mid_chs, se_ratio=se_ratio) else: self.se = None # Point-wise linear projection self.ghost2 = GhostModule(mid_chs, out_chs, relu=False) # shortcut if (in_chs == out_chs and self.stride == 1): self.shortcut = nn.Sequential() else: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chs, in_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=in_chs, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_chs), nn.Conv2d(in_chs, out_chs, 1, stride=1, padding=0, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_chs), ) def forward(self, x): residual = x # 1st ghost bottleneck x = self.ghost1(x) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: x = self.conv_dw(x) x = self.bn_dw(x) # Squeeze-and-excitation if self.se is not None: x = self.se(x) # 2nd ghost bottleneck x = self.ghost2(x) x += self.shortcut(residual) return x

这段代码定义了一个名为GhostBottleneck的类，继承自nn.Module。该类实现了一个带有可选Squeeze-and-excitation (SE)的Ghost bottleneck。 在初始化方法中，它接受一些参数，包括输入通道数（in_chs）、中间通道数...

self.blocks = nn.Sequential(*[ block_fn( ch_mid // 2, ch_mid // 2, act=act, shortcut=True) for i in range(n) ]) if attn: self.attn = EffectiveSELayer(ch_mid, act='hardsigmoid') else: self.attn = None self.conv3 = ConvBNLayer(ch_mid, ch_out, 1, act=act)

这段代码是一个PyTorch模型的定义，其中nn.Sequential是一个顺序容器，包含了多个卷积模块(block_fn)。每个卷积模块包含了多个卷积层和激活函数，这些卷积层都是1x1的卷积，它们的输出通道数都是ch_mid//2。在每个...

class EnhancedResidual(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,net_type = 'ta'): super(EnhancedResidual,self).__init__() self.net_type = net_type self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = in_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(in_c), nn.ReLU(), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), ) self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = in_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) 改写为tensorflow形式

self.conv1 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=in_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.conv2 = tf.keras....

class C3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # act=FReLU(c2) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) # self.m = nn.Sequential(*[CrossConv(c_, c_, 3, 1, g, 1.0, shortcut) for _ in range(n)]) def forward(self, x): return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))

构造函数中的参数包括c1，c2，n，shortcut，g和e，分别表示输入通道数，输出通道数，模块重复次数，是否使用shortcut连接，分组数和扩展因子。在构造函数中，c_表示隐藏通道数，cv1和cv2是1x1卷积层，cv3是1x1卷积层...

self.SPP = nn.Sequential( Conv(512, 256, k=1), SPP(), BottleneckCSP(256*4, 512, n=1, shortcut=False) )解释代码

这段代码创建了一个名为SPP的nn.Sequential模块，并定义了该模块的结构。下面是对代码中各个部分的解释： python self.SPP = nn.Sequential( Conv(512, 256, k=1), SPP(), BottleneckCSP(256*4, 512, n=1...

class HorBc(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super(HorBc, self).__init__() c_ = int(c2 * e) self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(c_, c_, 1, 1) self.cv4 = Conv(2 * c_, c2, 1, 1) self.m = nn.Sequential(*(HorBlock(c_) for _ in range(n))) def forward(self, x): y1 = self.cv3(self.m(self.cv1(x))) y2 = self.cv2(x) return self.cv4(torch.cat((y1, y2), dim=1))

在初始化函数中，通过调用 nn.Module 的构造函数和 Conv 函数来创建模块所需的各个子模块，包括 self.cv1、self.cv2、self.cv3、self.cv4 和 self.m，其中 self.cv1、self.cv2、self.cv3 和 self.cv4 分别为卷积层，...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_...
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