groupwise convolution

groupwise convolution是一种将输入特征图分成多个组进行卷积操作的方法。在groupwise convolution中，将输入的特征图分成若干个组，每个组采用独立的卷积核进行卷积操作。然后将所有组的卷积结果进行拼接，得到新的特征图。

这种方法相比于传统的卷积操作，能够减少参数量，提高计算效率。通过将特征图分组，每个组可以独立进行卷积计算，从而减少了参数的数量。这对于具有较大输入通道数的模型尤为有用，因为在这种情况下，传统的卷积操作需要大量的参数和计算量。

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volume = refimg_fea.new_zeros([B, num_groups, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :, i, :, i:] = groupwise_correlation(refimg_fea[:, :, :, i:], targetimg_fea[:, :, :, :-i],

这段代码看起来是在进行视差计算的操作，其中refimg_fea和targetimg_fea分别表示参考图像和目标图像的特征表示。通过对它们进行分组相关性计算，可以得到一个视差体积（volume），其中第三个维度表示不同的视差值。这个视差体积可以用于后续的视差估计任务中。这个代码段中的循环是在为每个视差值计算相关性，并将结果存储在相应的视差体积中。需要注意的是，第一个视差值为0，因此特殊处理了一下。

def build_gwc_volume_cos(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp, num_groups): refimg_fea = refimg_fea/(torch.sum(refimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) targetimg_fea = targetimg_fea/(torch.sum(targetimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, num_groups, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :, i, :, i:] = groupwise_correlation(refimg_fea[:, :, :, i:], targetimg_fea[:, :, :, :-i], num_groups) else: volume[:, :, i, :, :] = groupwise_correlation(refimg_fea, targetimg_fea, num_groups) volume = volume.contiguous() return volume

这是一个构建视差体积的函数，输入参数包括参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)、最大视差(maxdisp)和分组数(num_groups)。首先，对参考图像特征和目标图像特征进行归一化处理。然后，根据最大视差和分组数创建一个大小为[B, num_groups, maxdisp, H, W]的零张量(volume)。接下来，通过循环遍历每个视差值i，计算对应视差的分组相关性并将结果存储在volume张量中。最后，返回计算完成的volume张量。