flownet中的correlation代码pytorch实现

以下是使用PyTorch实现的Flownet中的correlation代码：

import torch

def correlation(x1, x2, kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1):
    # x1, x2: [batch_size, channel, height, width]
    # kernel_size: kernel size of cross-correlation
    # stride: stride of cross-correlation
    # padding: padding of cross-correlation
    # dilation: dilation of cross-correlation

    batch_size, channels, height, width = x1.size()

    # pad input tensors
    padding_size = kernel_size // 2
    x1 = torch.nn.functional.pad(x1, (padding_size, padding_size, padding_size, padding_size))
    x2 = torch.nn.functional.pad(x2, (padding_size, padding_size, padding_size, padding_size))

    # create output tensor
    out_channels = channels * kernel_size * kernel_size
    out_height = (height + 2 * padding - kernel_size) // stride + 1
    out_width = (width + 2 * padding - kernel_size) // stride + 1
    output = torch.zeros(batch_size, out_channels, out_height, out_width).to(x1.device)

    # cross-correlate
    for i in range(kernel_size):
        for j in range(kernel_size):
            x1_shifted = x1[:, :, i:i+out_height*stride:stride, j:j+out_width*stride:stride].reshape(batch_size, channels, -1)
            x2_shifted = x2[:, :, i:i+out_height*stride:stride, j:j+out_width*stride:stride].reshape(batch_size, channels, -1)
            output[:, (i*kernel_size+j)*channels:(i*kernel_size+j+1)*channels, :, :] = torch.bmm(x1_shifted.permute(0,2,1), x2_shifted)

    return output.reshape(batch_size, out_channels, out_height, out_width)

该函数接受两个输入张量x1和x2，以及卷积核大小kernel_size，步长stride，填充padding和膨胀dilation。它返回x1和x2之间的相互关系张量。

在该函数中，我们首先对输入张量进行填充以使其与卷积核大小对齐。然后，我们根据卷积核大小和步长计算输出张量的大小，并创建一个全零张量作为输出。最后，我们遍历卷积核的所有位置并计算x1和x2之间的相互关系，将结果存储在输出张量中。

我们可以使用该函数来实现Flownet中的correlation层。