depth-wise卷积

时间: 2023-10-13 16:05:34 浏览: 102
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深度卷积的计算

depth-wise卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，它在卷积核和输入张量的通道维度上进行卷积操作，而在空间维度上不进行卷积。相比于传统的卷积操作，depth-wise卷积具有参数更少、计算量更小的优势，因此在轻量级的模型设计中被广泛使用。在深度学习模型中，depth-wise卷积通常与point-wise卷积结合使用，形成depth-wise separable卷积，以进一步减少参数数量和计算量。
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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...

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

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（mid_chs）、输出通道数（out_chs）、深度卷积核大小（dw_kernel_size）、步长（stride）、激活函数（act_layer）和SE比率（se_ratio）。...

import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F class InvertedResidual(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, stride, expand_ratio,activation=nn.ReLU6) : super(InvertedResidual, self).__init__() self.stride = stride assert stride in [1, 2] hidden_dim = in_features * expand_ratio self.is_residual = self.stride == 1 and in_features == out_features self.conv = nn.Sequential( # pw Point-wise nn.Conv2d(in_features, hidden_dim, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), activation(inplace=True), # dw Depth-wise nn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, 3, stride, 1, groups=hidden_dim, bias=False), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), activation(inplace=True), # pw-linear, Point-wise linear nn.Conv2d(hidden_dim, out_features, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_features), ) def forward(self, x): if self.is_residual: return x + self.conv(x) else: return self.conv(x) print(InvertedResidual(1280, 512, stride=2, expand_ratio=6) )

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解释每一句 def __init__(self, layers=[3, 6, 6, 3], channels=[64, 128, 256, 512, 1024], act='swish', return_idx=[0, 1, 2, 3, 4], depth_wise=False, use_large_stem=False, width_mult=1.0, depth_mult=1.0, trt=False): super(CSPResNet, self).__init__() channels = [max(round(c * width_mult), 1) for c in channels] layers = [max(round(l * depth_mult), 1) for l in layers] act = get_act_fn( act, trt=trt) if act is None or isinstance(act, (str, dict)) else act

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