对SKnet的研究学习_def __init__(self, in_channels, out_channels, stri

1.代码部分

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import torch.nn as nn
import torch
from functools import reduce
class SKConv(nn.Module):
    def __init__(self,in_channels,out_channels,stride=1,M=2,r=16,L=32):
        '''
        :param in_channels:  输入通道维度
        :param out_channels: 输出通道维度   原论文中 输入输出通道维度相同
        :param stride:  步长，默认为1
        :param M:  分支数
        :param r: 特征Z的长度，计算其维度d 时所需的比率（论文中 特征S->Z 是降维，故需要规定 降维的下界）
        :param L:  论文中规定特征Z的下界，默认为32
        '''
        super(SKConv,self).__init__()
        d=max(in_channels//r,L)   # 计算向量Z 的长度d
        self.M=M
        self.out_channels=out_channels
        self.conv=nn.ModuleList()  # 根据分支数量 添加 不同核的卷积操作
        for i in range(M):
            # 为提高效率，原论文中 扩张卷积5x5为 （3X3，dilation=2）来代替。 且论文中建议组卷积G=32
            self.conv.append(nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels,out_channels,3,stride,padding=1+i,dilation=1+i,groups=32,bias=False),
                                           nn.BatchNorm2d(out_channels),
                                           nn.ReLU(inplace=True)))
        self.global_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 自适应pool到指定维度    这里指定为1，实现 GAP
        self.fc1=nn.Sequential(nn.Conv2d(out_channels,d,1,bias=False),
                               nn.BatchNorm2d(d),
                               nn.ReLU(inplace=True))   # 降维
        self.fc2=nn.Conv2d(d,out_channels*M,1,1,bias=False)  # 升维
        self.softmax=nn.Softmax(dim=1) # 指定dim=1  使得两个全连接层对应位置进行softmax,保证 对应位置a+b+..=1
    def forward(self, input):
        batch_size=input.size(0)
        output=[]
        #the part of split
        for i,conv in enumerate(self.conv):
            #print(i,conv(input).size())
            output.append(conv(input))
        #the part of fusion
        U=reduce(lambda x,y:x+y,output) # 逐元素相加生成 混合特征U
        s=self.global_pool(U)
        z=self.fc1(s)  # S->Z降维
        a_b=self.fc2(z) # Z->a，b 升维  论文使用conv 1x1表示全连接。结果中前一半通道值为a,后一半为b
        a_b=a_b.reshape(batch_size,self.M,self.out_channels,-1) #调整形状，变为 两个全连接层的值
        a_b=self.softmax(a_b) # 使得两个全连接层对应位置进行softmax
        #the part of selection
        a_b=list(a_b.chunk(self.M,dim=1))#split to a and b   chunk为pytorch方法，将tensor按照指定维度切分成 几个tensor块
        a_b=list(map(lambda x:x.reshape(batch_size,self.out_channels,1,1),a_b)) # 将所有分块  调整形状，即扩展两维
        V=list(map(lambda x,y:x*y,output,a_b)) # 权重与对应  不同卷积核输出的U 逐元素相乘
        V=reduce(lambda x,y:x+y,V) # 两个加权后的特征 逐元素相加
        return V