GhostBottleNeck模块的代码
时间: 2023-07-02 11:14:40 浏览: 50
GhostBottleNeck模块的代码实现如下:
```python
import torch.nn as nn
class GhostBottleNeck(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, ratio=2, dw_size=3):
super(GhostBottleNeck, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels // ratio, kernel_size=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels // ratio),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels // ratio, out_channels // ratio, kernel_size=dw_size, stride=stride, padding=padding, groups=out_channels // ratio),
nn.BatchNorm2d(out_channels // ratio),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels // ratio, out_channels, kernel_size=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
self.shortcut = nn.Sequential()
if stride != 1 or in_channels != out_channels:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
def forward(self, x):
out = self.conv(x)
out += self.shortcut(x)
out = nn.ReLU(inplace=True)(out)
return out
```
GhostBottleNeck模块是GhostNet中的核心模块之一,它包括深度可分离卷积和GhostModule两部分。首先通过一个$1\times1$卷积将输入通道数降维,然后使用深度可分离卷积进行特征提取,最后使用一个$1\times1$卷积将通道数升维。同时,为了解决模型剪枝后精度下降的问题,GhostBottleNeck模块还使用了GhostModule。GhostModule首先将输入特征张量分为两个部分,其中一部分数量为原始通道数的$\frac{1}{r}$,另一部分数量为原始通道数减去第一部分的数量,然后使用第一部分的特征从原始通道中随机选择一些通道进行线性组合,得到GhostModule的输出。