GA-Net中Semi-Global Aggregation层的相关代码
时间: 2024-01-12 07:02:22 浏览: 34
以下是 GA-Net 中 SGA 层的相关代码实现,包括前向传播和反向传播:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SGA(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, reduction=16):
super(SGA, self).__init__()
self.in_channels = in_channels
self.reduction = reduction
self.pool_s = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
self.pool_c = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction, kernel_size=1, bias=False)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.fc2 = nn.Conv2d(in_channels // reduction, in_channels, kernel_size=1, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
# x: (N, C, H, W)
b, c, _, _ = x.size()
# spatial attention
y_s = self.pool_s(x) # (N, C, 1, 1)
y_s = self.fc1(y_s) # (N, C//r, 1, 1)
y_s = self.relu(y_s)
y_s = self.fc2(y_s) # (N, C, 1, 1)
y_s = self.sigmoid(y_s)
x = x * y_s.expand_as(x)
# channel attention
y_c = self.pool_c(x) # (N, C, 1, 1)
y_c = self.fc1(y_c) # (N, C//r, 1, 1)
y_c = self.relu(y_c)
y_c = self.fc2(y_c) # (N, C, 1, 1)
y_c = self.sigmoid(y_c)
x = x * y_c.expand_as(x)
return x
```
在上述代码中,SGA 层的前向传播过程包括两个注意力机制,即空间注意力机制和通道注意力机制。在空间注意力机制中,SGA 层通过自适应地对输入特征图进行池化,然后通过两个卷积层和一个 Sigmoid 函数来计算一个空间门控向量。在通道注意力机制中,SGA 层通过对输入特征图进行全局平均池化和全局最大池化,然后计算一个通道门控向量。最后,SGA 层将空间门控向量和通道门控向量相乘,得到最终的特征图。
在反向传播过程中,SGA 层的梯度计算包括空间注意力机制和通道注意力机制两个部分,分别对应空间门控向量和通道门控向量的梯度计算。具体实现可以参考 PyTorch 中的自动求导机制。
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