class HorNet(nn.Module): # HorNet # hornet by iscyy/yoloair def __init__(self, index, in_chans, depths, dim_base, drop_path_rate=0.,layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=[ partial(gnconv, order=2, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=3, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=4, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=5, s=1.0/3.0), # GlobalLocalFilter ], ): super().__init__() dims = [dim_base, dim_base * 2, dim_base * 4, dim_base * 8] self.index = index self.downsample_layers = nn.ModuleList() # stem and 3 intermediate downsampling conv layers hornet by iscyy/air stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4), HorLayerNorm(dims[0], eps=1e-6, data_format="channels_first") ) self.downsample_layers.append(stem) for i in range(3): downsample_layer = nn.Sequential( HorLayerNorm(dims[i], eps=1e-6, data_format="channels_first"), nn.Conv2d(dims[i], dims[i+1], kernel_size=2, stride=2), ) self.downsample_layers.append(downsample_layer) self.stages = nn.ModuleList() # 4 feature resolution stages, each consisting of multiples bind residual blocks dummy dp_rates=[x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] if not isinstance(gnconv, list): gnconv = [gnconv, gnconv, gnconv, gnconv] else: gnconv = gnconv assert len(gnconv) == 4 cur = 0 for i in range(4): stage = nn.Sequential( *[HorBlock(dim=dims[i], drop_path=dp_rates[cur + j], layer_scale_init_value=layer_scale_init_value, gnconv=gnconv[i]) for j in range(depths[i])]# hornet by iscyy/air ) self.stages.append(stage) cur += depths[i] self.apply(self._init_weights)

这是一个 PyTorch 中的神经网络模型 HorNet，用于图像分类或目标检测等任务。它包含了多个卷积层和残差块，具有下采样和多个特征分辨率阶段。具体来说：

- 输入参数：
- index：网络模型索引号。
- in_chans：输入数据的通道数。
- depths：每个特征分辨率阶段中残差块的数量列表。
- dim_base：特征通道数的基础值。
- drop_path_rate：残差块中随机丢弃的概率。
- layer_scale_init_value：残差块中每个卷积层的初始化缩放因子。
- gnconv：使用的 GroupNorm 卷积层函数列表。

- 网络结构：
- downsample_layers：包含输入数据的下采样层和三个中间下采样卷积层的 ModuleList。
- stages：包含四个特征分辨率阶段的 ModuleList，每个阶段包含多个 HorBlock。
- HorBlock：残差块，包含多个 HorConv2d 和 HorLayerNorm。

- 方法：
- _init_weights：用于初始化模型参数的方法。

注意：本回答仅根据代码推测网络结构，对于具体实现和使用方法，请参考代码出处或相关文档。

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class HorNet(nn.Module): # HorNet # hornet by iscyy/yoloair def __init__(self, index, in_chans, depths, dim_base, drop_path_rate=0.,layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=[ partial(gnconv, order=2, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=3, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=4, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=5, s=1.0/3.0), # GlobalLocalFilter ], ): super().__init__() dims = [dim_base, dim_base * 2, dim_base * 4, dim_base * 8] self.index = index self.downsample_layers = nn.ModuleList() # stem and 3 intermediate downsampling conv layers hornet by iscyy/air stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4), HorLayerNorm(dims[0], eps=1e-6, data_format="channels_first") ) self.downsample_layers.append(stem) for i in range(3): downsample_layer = nn.Sequential( HorLayerNorm(dims[i], eps=1e-6, data_format="channels_first"), nn.Conv2d(dims[i], dims[i+1], kernel_size=2, stride=2), ) self.downsample_layers.append(downsample_layer) self.stages = nn.ModuleList() # 4 feature resolution stages, each consisting of multiples bind residual blocks dummy dp_rates=[x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] if not isinstance(gnconv, list): gnconv = [gnconv, gnconv, gnconv, gnconv] else: gnconv = gnconv assert len(gnconv) == 4 cur = 0 for i in range(4): stage = nn.Sequential( *[HorBlock(dim=dims[i], drop_path=dp_rates[cur + j], layer_scale_init_value=layer_scale_init_value, gnconv=gnconv[i]) for j in range(depths[i])]# hornet by iscyy/air ) self.stages.append(stage) cur += depths[i] self.apply(self._init_weights) def _init_weights(self, m): if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02) nn.init.constant_(m.bias, 0) def forward(self, x): x = self.downsample_layers[self.index](x) x = self.stages[self.index](x) return x

这是一个名为HorNet的网络类，它继承自nn.Module。HorNet是一个用于目标检测的神经网络，具体实现了一个由ISCYY/YOLOAIR开发的算法。该网络包括主干网络和特征提取网络。

在__init__函数中，HorNet接受一些参数，包括网络输入通道数、网络深度、特征维度等等。其中主干网络是由几个下采样层（downsample_layers）组成，用于将输入的图片进行缩小和特征提取。特征提取网络是由若干个HorBlock组成的，每个HorBlock包括一些卷积层和归一化层，用于提取特征和进行特征的降维和升维。

在forward函数中，HorNet首先通过下采样层将输入的图像进行缩小，然后通过特征提取网络进行特征提取和降维，最终输出特征图。这个特征图可以用于进行目标检测的后续操作，比如目标框预测和类别分类等。

class HorBlock(nn.Module):# HorBlock模块 r""" HorNet block yoloair """ def __init__(self, dim, drop_path=0., layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=gnconv): super().__init__() self.norm1 = HorLayerNorm(dim, eps=1e-6, data_format='channels_first') self.gnconv = gnconv(dim) self.norm2 = HorLayerNorm(dim, eps=1e-6) self.pwconv1 = nn.Linear(dim, 4 * dim) self.act = nn.GELU() self.pwconv2 = nn.Linear(4 * dim, dim) self.gamma1 = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones(dim), requires_grad=True) if layer_scale_init_value > 0 else None self.gamma2 = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True) if layer_scale_init_value > 0 else None self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape # [512] if self.gamma1 is not None:# dummy gamma1 = self.gamma1.view(C, 1, 1) else: gamma1 = 1 x = x + self.drop_path(gamma1 * self.gnconv(self.norm1(x))) input = x x = x.permute(0, 2, 3, 1) # (N, C, H, W) -> (N, H, W, C) x = self.norm2(x) x = self.pwconv1(x) x = self.act(x) x = self.pwconv2(x) if self.gamma2 is not None: x = self.gamma2 * x x = x.permute(0, 3, 1, 2) # (N, H, W, C) -> (N, C, H, W) x = input + self.drop_path(x) return x

这个 HorBlock 模块的 forward 方法接受一个输入 x，其中 x 是一个四维张量，表示一个 mini-batch 中的一组数据，其形状为 [B, C, H, W]，其中 B 表示 batch size，C 表示 channel 数量，H 和 W 分别表示输入数据的高度和宽度。在 forward 方法中，首先根据输入 x 的 shape，提取出 C、H 和 W，然后通过 HorLayerNorm 对输入进行归一化处理，接着使用 gnconv 对输入进行卷积操作，然后再次进行 HorLayerNorm 归一化处理。接下来，采用 Linear 和 GELU 对输出进行处理，最后使用 DropPath 对输出进行正则化处理。最终返回输出 x。