def Bottlenecktransformer

时间: 2023-11-17 15:03:39 浏览: 143
BoTNet(Bottleneck Transformer Network)是一种基于Transformer的新骨干架构,它同时使用卷积和自注意力机制。在ResNet的最后3个bottleneck blocks中使用全局多头自注意力(Multi-Head Self-Attention, MHSA)替换3 × 3空间卷积。这种结构可以在保持高精度的同时,大大减少模型的计算量和参数数量。BoTNet已经在多个计算机视觉任务中取得了优异的表现,例如图像分类、目标检测和语义分割等。 ```python import torch import torch.nn as nn class MHSA(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads): super(MHSA, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.head_dim = dim // num_heads self.scale = self.head_dim ** -0.5 self.query = nn.Linear(dim, dim, bias=False) self.key = nn.Linear(dim, dim, bias=False) self.value = nn.Linear(dim, dim, bias=False) self.out = nn.Linear(dim, dim) def forward(self, x): b, n, _, h = *x.shape, self.num_heads qkv = [l(x).reshape(b, n, h, self.head_dim).transpose(1, 2) for l, x in zip((self.query, self.key, self.value), (x, x, x))] dots = qkv[0] @ qkv[1].transpose(-2, -1) * self.scale attn = dots.softmax(dim=-1) out = attn @ qkv[2] out = out.transpose(1, 2).reshape(b, n, -1) return self.out(out) class Bottleneck(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads, expansion_factor=4): super(Bottleneck, self).__init__() self.mhsa = MHSA(dim, num_heads) self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.mlp = nn.Sequential( nn.Linear(dim, expansion_factor * dim), nn.GELU(), nn.Linear(expansion_factor * dim, dim), ) self.norm2 = nn.LayerNorm(dim) def forward(self, x): x = x + self.mhsa(self.norm1(x)) x = x + self.mlp(self.norm2(x)) return x class BoTNet(nn.Module): def __init__(self, layers, channels, num_classes, num_heads=4, expansion_factor=4): super(BoTNet, self).__init__() self.stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, channels[0], kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(channels[0]), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(channels[0], channels[0], kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(channels[0]), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(channels[0], channels[0], kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(channels[0]), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), ) self.layer1 = self._make_layer(dim=channels[0], num_heads=num_heads, expansion_factor=expansion_factor, num_blocks=layers[0]) self.layer2 = self._make_layer(dim=channels[1], num_heads=num_heads, expansion_factor=expansion_factor, num_blocks=layers[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(dim=channels[2], num_heads=num_heads, expansion_factor=expansion_factor, num_blocks=layers[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(dim=channels[3], num_heads=num_heads, expansion_factor=expansion_factor, num_blocks=layers[3], stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(channels[3], num_classes) def _make_layer(self, dim, num_heads, expansion_factor, num_blocks, stride=1): layers = [Bottleneck(dim, num_heads, expansion_factor=expansion_factor)] for _ in range(num_blocks - 1): layers.append(Bottleneck(dim, num_heads, expansion_factor=expansion_factor)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.stem(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avgpool(x) x = x.flatten(1) x = self.fc(x) return x ```
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