什么是GeM广义平均池化

GeM是广义平均池化（Generalized Mean Pooling）的缩写，是一种针对卷积神经网络中全局池化的一种改进方法。传统的全局平均池化方法在提取特征时会丢失空间位置信息，GeM则能够更好地保留空间信息。

GeM的实现方式是在传统的全局平均池化方法上加入一个可学习的参数p，使得全局平均池化变为了广义平均池化。该方法既能够保留空间位置信息，又能够适应不同的数据分布，因此在许多图像分类和目标检测任务中都表现出了优异的性能。

相关问题

平均池化和GeMpooling有什么区别

平均池化（Average Pooling）和GeM Pooling（Generalized Mean Pooling）都是深度学习中常用的池化操作，用于特征压缩和空间维度降维。但它们的计算方式有所不同。

平均池化是对输入特征图中每个通道的数值求平均，得到一个标量输出。它的计算公式如下：

$$
\text{AvgPooling}(x)=\frac{1}{H\times W}\sum_{i=1}^H\sum_{j=1}^W x_{ij}
$$

其中，$H$和$W$分别表示输入特征图的高度和宽度，$x_{ij}$表示特征图上位置$(i,j)$处的数值。

GeM Pooling是一种基于$p$范数的池化方法，可以自适应地调节池化的形态，可以更好地适应不同大小、不同形状的物体。它的计算公式如下：

$$
\text{GeM}(x)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^H\sum_{j=1}^W(x_{ij})^p
$$

其中，$N=H\times W$，$p$是一个可学习的参数，通常取值为2。

相比于平均池化，GeM Pooling在计算过程中增加了一个可学习的参数$p$，可以更好地适应不同的数据分布。

GEM池化层python代码

以下是实现 GEM 池化层的 Python 代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class GeM(nn.Module):
    def __init__(self, p=3, eps=1e-6):
        super(GeM,self).__init__()
        self.p = nn.Parameter(torch.ones(1)*p)
        self.eps = eps

    def forward(self, x):
        return self.gem(x, p=self.p, eps=self.eps)

    def gem(self, x, p=3, eps=1e-6):
        x = x.clamp(min=self.eps).pow(p)
        x = torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(x, (1,1))
        return x.pow(1./p)

这里定义了一个 `GeM` 类，其中 `p` 表示 GeM 池化的超参数，`eps` 表示平滑项的值，可以在类实例化时通过参数传入。`forward` 方法用于前向传播，`gem` 方法用于计算 GeM 池化。

在 `gem` 方法中，首先对输入张量 `x` 进行平滑处理（避免出现负数），然后使用 `torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d` 函数计算自适应平均池化，最后将结果进行开方操作，得到最终的 GeM 池化结果。

使用方法：

x = torch.randn(1, 64, 32, 32) # 输入张量
gem_pooling = GeM(p=3, eps=1e-6) # 实例化 GeM 池化层
y = gem_pooling(x) # 进行 GeM 池化

其中 `y` 就是经过 GeM 池化之后的结果。