class Focus(nn.Module): # Focus wh information into c-space def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups super().__init__() self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act) # self.contract = Contract(gain=2) def forward(self, x): # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2) return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)) # return self.conv(self.contract(x)) 分析这个程序实现的功能

这是一个名为 Focus 的 PyTorch 模块，该模块将输入张量 x (形状为 b × c × w × h) 中的 wh 信息聚合到 c 维度，并将结果输出为形状为 b × (4c) × (w/2) × (h/2) 的张量 y。

具体实现是通过将 x 的每个 2 × 2 的窗口中的四个元素沿 c 维度拼接在一起，形成一个长度为 4c 的新特征向量，然后使用一个卷积层将其映射到形状为 (c2, w/2, h/2) 的输出特征图 y。

这个模块可以帮助模型更好地聚焦局部信息并减少特征图的尺寸。