编写用于3D卷积slowfast的混合剪枝代码:基于特征图 RoI 区域平均激活值的滤波器剪枝算法和应用于SlowFast 动作识别 3D CNN 的混合剪枝策略。该剪枝算法通过利用特征图平均激活值估计滤波 器在推理过程中被激活的概率从而评价滤波器对网络的重要程度,并通过只对 RoI 区域计算 平均激活值屏蔽了背景区域激活值干扰。混合剪枝策略 针对 SlowFast 网络快分支、慢分支各自特点对两分支应用不同剪枝算法。Slow 分支使用 L1 算法,Fast 分支使用 AAoR 算法的这种混合剪枝

时间: 2023-07-15 21:12:00 浏览: 34
代码实现过程如下: 首先,我们需要定义一个函数来计算特征图的平均激活值,该函数将输入特征图和 RoI 区域的坐标,然后计算 RoI 区域内的平均激活值。 ```python def compute_activation(feature_map, rois): """ 计算 RoI 区域内的平均激活值 """ activation = 0 for roi in rois: x1, y1, z1, x2, y2, z2 = roi activation += np.mean(feature_map[z1:z2, y1:y2, x1:x2]) return activation / len(rois) ``` 接下来,我们需要定义一个函数来评价滤波器对网络的重要性。该函数将输入特征图和滤波器的权重,然后计算滤波器在 RoI 区域内的平均激活值,并将其与整个特征图的平均激活值相除,从而得到滤波器激活的概率。该概率越小,说明该滤波器对网络的贡献越小,因此需要被剪枝。 ```python def compute_importance(feature_map, filter): """ 计算滤波器的重要性 """ activation_roi = compute_activation(feature_map, rois) activation_map = np.mean(feature_map) importance = activation_roi / activation_map return importance ``` 然后,我们需要针对 Slow 分支和 Fast 分支分别应用不同的剪枝算法。对于 Slow 分支,我们将使用 L1 算法来剪枝,而对于 Fast 分支,我们将使用 AAoR 算法来剪枝。这里我们可以使用 PyTorch 的自带库来实现相应的剪枝算法。 ```python import torch.nn.utils.prune as prune # Slow 分支剪枝 slow_conv1 = model.slow_pathway.conv1 slow_conv2 = model.slow_pathway.conv2 prune.l1_unstructured(slow_conv1, name='weight', amount=0.3) prune.l1_unstructured(slow_conv2, name='weight', amount=0.3) # Fast 分支剪枝 fast_conv1 = model.fast_pathway[0].conv fast_conv2 = model.fast_pathway[1].conv prune.ln_structured(fast_conv1, name='weight', amount=0.5, n=2, dim=0) prune.ln_structured(fast_conv2, name='weight', amount=0.5, n=2, dim=0) ``` 最后,我们可以将以上步骤组合起来,实现整个混合剪枝策略的代码: ```python import numpy as np import torch.nn.utils.prune as prune def compute_activation(feature_map, rois): """ 计算 RoI 区域内的平均激活值 """ activation = 0 for roi in rois: x1, y1, z1, x2, y2, z2 = roi activation += np.mean(feature_map[z1:z2, y1:y2, x1:x2]) return activation / len(rois) def compute_importance(feature_map, filter, rois): """ 计算滤波器的重要性 """ activation_roi = compute_activation(feature_map, rois) activation_map = np.mean(feature_map) importance = activation_roi / activation_map return importance # Slow 分支剪枝 slow_conv1 = model.slow_pathway.conv1 slow_conv2 = model.slow_pathway.conv2 feature_map = ... rois = ... importance = compute_importance(feature_map, slow_conv1.weight, rois) prune.l1_unstructured(slow_conv1, name='weight', amount=importance) feature_map = ... rois = ... importance = compute_importance(feature_map, slow_conv2.weight, rois) prune.l1_unstructured(slow_conv2, name='weight', amount=importance) # Fast 分支剪枝 fast_conv1 = model.fast_pathway[0].conv fast_conv2 = model.fast_pathway[1].conv feature_map = ... rois = ... importance = compute_importance(feature_map, fast_conv1.weight, rois) prune.ln_structured(fast_conv1, name='weight', amount=importance, n=2, dim=0) feature_map = ... rois = ... importance = compute_importance(feature_map, fast_conv2.weight, rois) prune.ln_structured(fast_conv2, name='weight', amount=importance, n=2, dim=0) ```

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