yolov5 gnconv代码
时间: 2023-09-29 22:03:29 浏览: 75
以下是 YOLOv5 中使用的GNConv层的代码实现:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn.modules.utils import _pair
from torch.nn import Conv2d
class GNConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, bias=True, num_groups=32):
super(GNConv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=bias)
self.group_norm = nn.GroupNorm(num_groups, out_channels)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.group_norm(x)
return F.relu(x, inplace=True)
```
其中,`GNConv` 继承自 `nn.Module` 类,重写了 `__init__` 和 `forward` 方法。在 `__init__` 方法中,首先调用了 `nn.Conv2d` 创建卷积层,然后创建了 `nn.GroupNorm` 层,其中 `num_groups` 参数指定了分组数。`forward` 方法中,首先对输入进行卷积操作,然后对卷积结果进行 Group Normalization,最后通过 ReLU 激活函数进行激活。注意,这里的 Group Normalization 和 Batch Normalization 类似,但是是对每个通道的特征图进行分组,而不是对每个样本进行归一化。
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