pytorch partial convolution

Partial Convolution是一种用于图像修复的卷积神经网络，它可以在修复图像时有效地处理遮挡物。在Partial Convolution中，卷积核中的权重值是根据输入图像中的有效像素计算的，而不是根据整个卷积核的大小计算的。这样，当输入图像中存在遮挡物时，Partial Convolution可以自动忽略遮挡物的影响，从而更好地修复图像。

以下是使用PyTorch实现Partial Convolution的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class PartialConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True):
        super(PartialConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias)
        self.mask_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, False)
        nn.init.constant_(self.mask_conv.weight, 1.0)

    def forward(self, x, mask):
        output = self.conv(x * mask)
        mask = self.mask_conv(mask)
        output = output / (mask + 1e-8)
        output = output * (mask > 0).float()
        return output, mask