class GhostSPPCSPC(SPPCSPC): # CSP https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5, k=(5, 9, 13)): super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e, k) c_ = int(2 * c2 * e) # hidden channels self.cv1 = GhostConv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = GhostConv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = GhostConv(c_, c_, 3, 1) self.cv4 = GhostConv(c_, c_, 1, 1) self.cv5 = GhostConv(4 * c_, c_, 1, 1) self.cv6 = GhostConv(c_, c_, 3, 1) self.cv7 = GhostConv(2 * c_, c2, 1, 1)写出他的结构

这是一个名为GhostSPPCSPC的类，它继承了SPPCSPC类。GhostSPPCSPC类的结构如下：

- 初始化方法（__init__）接受一些参数：c1、c2、n、shortcut、g、e和k。它调用父类SPPCSPC的初始化方法，并传递这些参数。
- 在初始化方法内部，根据参数计算隐藏通道数c_（2 * c2 * e）。
- 初始化了七个GhostConv层：
- self.cv1是一个1x1的GhostConv层，输入通道数为c1，输出通道数为c_。
- self.cv2是一个1x1的GhostConv层，输入通道数为c1，输出通道数为c_。
- self.cv3是一个3x3的GhostConv层，输入通道数和输出通道数都为c_。
- self.cv4是一个1x1的GhostConv层，输入通道数和输出通道数都为c_。
- self.cv5是一个1x1的GhostConv层，输入通道数为4 * c_，输出通道数为c_。
- self.cv6是一个3x3的GhostConv层，输入通道数和输出通道数都为c_。
- self.cv7是一个1x1的GhostConv层，输入通道数为2 * c_，输出通道数为c2。

以上是GhostSPPCSPC类的结构。注意，这里使用了GhostConv层，但是没有提供GhostConv层的具体实现代码。

相关问题

class C3HB(nn.Module): # CSP HorBlock with 3 convolutions by iscyy/yoloair def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hid

抱歉，我作为一个语言模型AI，不能理解你的问题。这段代码是一个用PyTorch实现的卷积神经网络模型，其中定义了一个名为C3HB的类，该类包含了3个卷积层，实现了CSP HorBlock的功能。如果你对PyTorch和卷积神经网络有一定的了解，你可以通过阅读这段代码来了解该模型的具体实现。如果你有其他问题，可以尝试重新提问。