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  • 通道混洗
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    2020-01-11 17:35:44
    import torch
    #通道混洗(Channel shuffle)
    #目的:在不增加计算量的情况下,使通道充分融合
    x = torch.randn(4,6,3,3)
    y = x.reshape(4,2,3,3,3)
    print(y.shape)
    z = y.permute(0,2,1,3,4)
    print(z.shape)
    v = z.reshape(4,6,3,3)
    print(v.shape)
    
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  • Pytorch 轻松实现通道混洗与像素混洗

    一、通道混洗

    关于通道混洗与像素混洗的知识点见:卷积神经网络模型设计

    input

    import torch
    
    x = torch.randn(4,6,3,3)
    print(x.shape)
    
    y = x.reshape(4,2,3,3,3)
    print(y.shape)
    
    z = y.permute(0,2,1,3,4)    #将1轴和2轴进行交换
    z1 = y.transpose(1, 2)
    print(z.shape)
    print(z1.shape)
    
    v = z.reshape(4,6,3,3)      #返回到原来的形状
    print(v.shape)
    
    

    output

    x.shape   : torch.Size([4, 6, 3, 3])
    y.shape   : torch.Size([4, 2, 3, 3, 3])
    z.shape   : torch.Size([4, 3, 2, 3, 3])
    z1.shape   : torch.Size([4, 3, 2, 3, 3])
    v.shape   : torch.Size([4, 6, 3, 3])

     

    二、像素混洗

    input

    #像素混洗
    import torch
    
    
    a = torch.randn(100,16,224,224)
    print(a.shape)
    #8=2*2*2,9=1*3*3,12=3*2*2,16=4*2*2=1*4*4//(C,H,W)
    
    b = torch.pixel_shuffle(a,2)
    # print(b)
    print(b.shape)
    
    c = torch.nn.PixelShuffle(4)   
    d = c(a)
    print(d.shape)

    output

    torch.Size([100, 16, 224, 224])
    torch.Size([100, 4, 448, 448])
    torch.Size([100, 1, 896, 896])

     

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  • 1.上图:通道混洗就是打乱原特征图通道顺序。 上图说的够明白了吧。首先确定自己的特征图通道数多少,再确定组数多少,然后将通道分组后作为输入(input)就可以了。 最终的输出还是组的形式,再将其拼接就是和...

    0.看ShuffleNet的通道混洗没看明白,后来在大神博客:https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79200559上看明白了。把自己理解写在下面方便像我这样的小白更清晰理解。

    1.上图:通道混洗就是打乱原特征图通道顺序。

    上图说的够明白了吧。首先确定自己的特征图通道数多少,再确定组数多少,然后将通道分组后作为输入(input)就可以了。

    最终的输出还是组的形式,再将其拼接就是和原来输入一样shape的特征图了。只不过通道被打乱了。

    2.pytorch代码:代码是和上面图通道数一一对应的,比对着看更香

    代码1:严格按论文的感觉,自己打印下输入和输出对比上面图看 一目了然。

    #第一种  严格按论文的感觉
    a = torch.randn(1,15,3,3)
    batchsize, channels, height, width = a.size()
    groups = 3
    channels_per_group = int(channels /groups)
    x = a.view(batchsize, groups, channels_per_group, height, width)
    x = x.transpose(1, 2).contiguous()
    x = x.view(batchsize, -1, height, width)

    代码2:写法不同,但输出和上面一模一样

    #第二种  
    x = torch.randn(1,15,3,3)
    N, C, H, W = x.size()
    groups = 3
    out = x.view(N, groups, C // groups, H, W).permute(0, 2, 1, 3, 4).contiguous().view(N, C, H, W)

    参考文献:1. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79200559 

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  • import torch import torch.nn as nn class Channel_Shuffle(nn.Module): def __init__(self, num_groups): super(Channel_Shuffle, self).__init__() self.num_groups = num_groups def forward(self, x: ...
    import torch
    import torch.nn as nn
    
    class Channel_Shuffle(nn.Module):
        def __init__(self, num_groups):
            super(Channel_Shuffle, self).__init__()
            self.num_groups = num_groups
        def forward(self, x: torch.FloatTensor):
            batch_size, chs, h, w = x.shape
            chs_per_group = chs // self.num_groups
            x = torch.reshape(x, (batch_size, self.num_groups, chs_per_group, h, w))
             # (batch_size, num_groups, chs_per_group, h, w)
            x = x.transpose(1, 2)  # dim_1 and dim_2
            out = torch.reshape(x, (batch_size, -1, h, w))
            return out
    
    tensor = torch.rand((1, 6, 5, 5))
    print(tensor)
    cs = Channel_Shuffle(2)
    print(cs(tensor))
    
    展开全文
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空空如也

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