非对称卷积 pytorch实现
时间: 2023-07-07 13:22:13 浏览: 258
非对称卷积(Asymmetric Convolution)是一种具有可变形形状的卷积操作,可以更加精细地捕捉图像中的特征。下面是一个简单的PyTorch实现:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
class AsymmetricConv2d(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,
padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True):
super(AsymmetricConv2d, self).__init__()
# 非对称卷积的实现,将卷积核分解成两个部分,一个是1xk的卷积核,另一个是kx1的卷积核
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=(1, kernel_size),
stride=stride, padding=(0, padding), dilation=dilation,
groups=groups, bias=bias)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=(kernel_size, 1),
stride=stride, padding=(padding, 0), dilation=dilation,
groups=groups, bias=bias)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
```
在这个实现中,我们将卷积核分解成了两个部分,一个是1xk的卷积核,另一个是kx1的卷积核,分别用两个`Conv2d`层进行实现。这样就可以实现非对称卷积了。
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