class GhostBottleneck(nn.Module): # Ghost Bottleneck https://github.com/huawei-noah/ghostnet def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1): # ch_in, ch_out, kernel, stride super().__init__() c_ = c2 // 2 self.conv = nn.Sequential(GhostConv(c1, c_, 1, 1), # pw DWConv(c_, c_, k, s, act=False) if s == 2 else nn.Identity(), # dw GhostConv(c_, c2, 1, 1, act=False)) # pw-linear self.shortcut = nn.Sequential(DWConv(c1, c1, k, s, act=False), Conv(c1, c2, 1, 1, act=False)) if s == 2 else nn.Identity() def forward(self, x): return self.conv(x) + self.shortcut(x)

这是一个使用 Ghost Bottleneck（鬼影瓶颈）结构的神经网络模块，用于图像分类任务中。Ghost Bottleneck 是一种轻量级的网络结构，旨在提高模型的计算效率和减少参数数量。它基于 MobileNetV2 的设计思路，使用了深度可分离卷积和通道分离卷积等技术，同时还引入了 Ghost Module，即鬼影模块，用于进一步减少模型的计算复杂度和参数数量。该模块包含一个 shortcut 分支和一个 conv 分支，其中 shortcut 分支使用深度可分离卷积和普通卷积实现，conv 分支使用 GhostConv 和 DWConv 实现。在前向传播时，将输入 x 分别传入两个分支，然后将它们的输出相加作为本模块的输出。