在C2F模块中bottleneck替换为Ghost bottleneck模块相关代码

下面是一个示例代码，展示了如何在C2F模块中将bottleneck替换为Ghost bottleneck模块：

import torch
import torch.nn as nn


class GhostBottleneck(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, reduction=2):
        super(GhostBottleneck, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels // reduction, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels // reduction, out_channels // reduction, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=out_channels // reduction, bias=False)
        self.conv3 = nn.Conv2d(out_channels // reduction, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        
    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv3(out)
        return out


class C2FModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(C2FModule, self).__init__()
        self.ghost = GhostBottleneck(in_channels, out_channels)
        
    def forward(self, x):
        out = self.ghost(x)
        return out

在这个示例中，我们定义了一个名为GhostBottleneck的模块，它由三个卷积层和ReLU激活函数组成。其中第二个卷积层使用了group参数来实现Ghost模块的效果。然后，我们在C2FModule中使用GhostBottleneck模块来替换之前的bottleneck模块。你可以根据自己的需求进行修改和扩展，以适应你的具体任务。记得根据你的项目需求调整模型的输入和输出通道数，以及Ghost模块的reduction参数来控制通道数的缩减比例。