StemBlock 模块

StemBlock模块是一个在设计上受到了Inceptionv4和DSOD启发的模块。它的主要目的是设计一个计算代价较小的模块，用于提取图像的边缘、纹理等信息。该模块由三个部分组成：卷积层、两个分支和融合层。

在StemBlock中，首先使用一个具有7x7大小和stride为2的卷积层来进行快速降维。接下来，使用两个分支来进一步处理特征。第一个分支使用1x1卷积进行降维，然后再使用stride为2的3x3卷积层。第二个分支则使用最大池化来进行降维。这种设计可以在几乎不增加计算量的情况下提升特征的表达能力。

最后，将两个分支的输出进行拼接，并经过一个具有3x3大小的卷积层来进行特征融合。这样就得到了StemBlock模块的输出。

StemBlock模块的代码示例如下：

class StemBlock(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(StemBlock, self).__init__()
        self.conv = ConvBNReLU(3, 16, 3, stride=2)
        self.left = nn.Sequential(
            ConvBNReLU(16, 8, 1, stride=1, padding=0),
            ConvBNReLU(8, 16, 3, stride=2),
        )
        self.right = nn.MaxPool2d(
            kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False)
        self.fuse = ConvBNReLU(32, 16, 3, stride=1)
    
    def forward(self, x):
        feat = self.conv(x)
        feat_left = self.left(feat)
        feat_right = self.right(feat)
        feat = torch.cat([feat_left, feat_right], dim=1)
        feat = self.fuse(feat)
        return feat

总而言之，StemBlock模块是一个用于特征提取的模块，它通过几个卷积层和池化操作来提取图像的边缘、纹理等信息，并在不增加太多计算代价的情况下提升特征的表达能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [轻量级神经网络PeleeNet--对DenseNet的进一步改进](https://blog.csdn.net/panghuzhenbang/article/details/124728940)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【论文笔记】BiSeNetV2论文阅读笔记](https://blog.csdn.net/qq_40035462/article/details/123432508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]