FFA模块中CA模块中加入Transfrom模块

要在FFA模块的CA模块中加入Swin-Transform模块，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
from swin_transformer import SwinTransformer

2. 定义FFA模块中的CA模块。在CA模块中，添加Swin-Transform模块作为注意力机制的一部分。以下是一个示例：

class CAModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CAModule, self).__init__()
        self.conv3x3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.swin_transform = SwinTransformer(
            image_size=64,  # 输入图像的尺寸
            patch_size=4,   # patch的大小
            embed_dim=96,   # 嵌入维度
            depths=[2, 2, 6, 2],   # 不同阶段的层数
            num_heads=[3, 6, 12, 24],   # 不同阶段的头数
            num_classes=256   # 输出通道数
        )

3. 在CAModule中，定义前向传播函数，将输入通过Swin-Transform模块并与卷积层的输出相加。

class CAModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CAModule, self).__init__()
        self.conv3x3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.swin_transform = SwinTransformer(
            image_size=64,
            patch_size=4,
            embed_dim=96,
            depths=[2, 2, 6, 2],
            num_heads=[3, 6, 12, 24],
            num_classes=256
        )
        
    def forward(self, x):
        residual = x
        x = self.conv3x3(x)
        x = x + self.swin_transform(x)
        return x + residual

4. 在FFA模块中，将CAModule替换为新定义的CAModule。

class FFAModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FFAModule, self).__init__()
        self.ca = CAModule()
        self.conv1x1 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=1)

这就是在FFA模块的CA模块中加入Swin-Transform模块的详细说明。请根据实际情况对模型进行调整和修改。