标签:conv3 nn self 残差 channels stride pytorch se out
class Residual(nn.Module): def __init__(self,in_channels,out_channels,use_1x1conv=False,stride=1): super(Residual,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1,stride=stride) self.conv2=nn.Conv2d(out_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1) if use_1x1conv: self.conv3=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=1,stride=stride) else: self.conv3=None self.bn1=nn.BatchNorm2d(out_channels) self.bn2=nn.BatchNorm2d(out_channels) self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(out_channels,out_channels,bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(out_channels,out_channels,bias=False), nn.Sigmoid())def forward(self,X): Y=F.relu(self.bn1(self.conv1(X))) Y=self.bn2(self.conv2(Y)) if self.conv3: X=self.conv3(X) b,c,_,_=Y.size() y=self.avg_pool(Y).view(b,c) y=self.fc(y).view(b,c,1,1) Y=y.expand_as(Y)*Y return F.relu(Y+X)
标签:conv3,nn,self,残差,channels,stride,pytorch,se,out 来源: https://www.cnblogs.com/hahaah/p/15813322.html
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