可变形卷积pytorch

可变形卷积（Deformable Convolution）是一种在卷积神经网络中引入空间变形的操作，可以有效地捕捉目标的非刚性形变。在PyTorch中，可以通过使用DeformConv2D模块来实现可变形卷积。

下面是一个使用可变形卷积的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from deform_conv import DeformConv2D

# 定义一个包含可变形卷积的网络模型
class DeformConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DeformConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.offsets = nn.Conv2d(64, 18, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = DeformConv2D(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(64 * 32 * 32, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.offsets(x)
        x = self.conv2(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个DeformConvNet实例
model = DeformConvNet()

# 将输入数据传入模型进行前向计算
input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
output = model(input)

# 打印输出结果
print(output)

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含可变形卷积的网络模型DeformConvNet。然后，我们创建了一个DeformConvNet实例，并将输入数据传入模型进行前向计算，最后打印输出结果。