如何实现对特征图分割成空间金字塔利用全局平均池化，代码演示

下面是一个简单的代码示例，展示如何使用PyTorch实现对特征图分割成空间金字塔利用全局平均池化：

import torch
import torch.nn.functional as F

class SpatialPyramidPooling(torch.nn.Module):
    def __init__(self, levels):
        super(SpatialPyramidPooling, self).__init__()
        self.levels = levels

    def forward(self, x):
        N, C, H, W = x.size()
        pooling_layers = []
        for l in self.levels:
            kh = int(H / l)
            kw = int(W / l)
            ph = (H % l + kh - 1) // kh
            pw = (W % l + kw - 1) // kw
            tensor = F.avg_pool2d(x, kernel_size=(kh, kw), stride=(kh, kw), padding=(ph, pw))
            pooling_layers.append(tensor.view(N, -1))
        output = torch.cat(pooling_layers, dim=1)
        return output

这个代码定义了一个名为SpatialPyramidPooling的模块，它接受一个大小为（N，C，H，W）的输入张量，并将其分割成空间金字塔。模块使用不同大小的池化核对输入特征图进行池化，并使用全局平均池化层。在每个级别的金字塔中，使用不同的池化核大小，以便在特征图的不同比例上进行池化。最后，将所有特征拼接在一起，形成一个特征金字塔。