focus结构模块代码解释

 focus结构原理

 对输入图片进行切片操作, 即每隔一个像素取一个值, W和H信息集中到通道空间，输入通道扩充了4倍,再进行卷积得到二倍下采样特征图(在YOLOv5新版本中，Focus层可能已经被6×6卷积层所替代)

 focus结构作用

 

• 提高模型对小目标的检测能力：由于Focus结构通过切片和拼接操作，使得模型更加关注小目标的特征，从而提高检测效果。
• 减少计算量和内存占用：Focus结构通过压缩和重构输入的特征图，减少了输入特征图的通道数，同时保留了特征图中的重要信息，从而降低了计算量和内存占用。

 代码

class Focus(nn.Module):
    # Focus wh information into c-space
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):  # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
        super(Focus, self).__init__()
        self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act)

    def forward(self, x):  # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2)
        return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))

 解释

• __init__ 方法：

  • c1：输入特征图的通道数。
  • c2：输出特征图的通道数。
  • k：卷积核的大小（默认为1）。
  • s：卷积步长（默认为1）。
  • p：卷积填充（默认为None，但在YOLOv5中通常不使用填充）。
  • g：卷积组的数量（默认为1）。
  • act：一个布尔值，用于确定是否在卷积层后使用激活函数（默认为True）。

  在这个初始化方法中，创建了一个Conv对象（尽管在您的代码片段中没有给出Conv的定义，但我们可以假设它是一个卷积层，可能包含卷积、批量归一化和激活函数）。这个Conv层接受c1 * 4个输入通道（因为输入特征图会被切片并拼接成四部分），并输出c2个通道。

• forward 方法：

  • 输入x是一个四维张量，形状为(b, c1, w, h)，其中b是批量大小，c1是输入通道数，w和h是特征图的宽度和高度。

  在forward方法中，首先使用切片操作将输入特征图x拆分成四个部分：

  • x[..., ::2, ::2]：取原始特征图的左上角像素。
  • x[..., 1::2, ::2]：取原始特征图的右上角像素。
  • x[..., ::2, 1::2]：取原始特征图的左下角像素。
  • x[..., 1::2, 1::2]：取原始特征图的右下角像素。

  然后，这四个部分在通道维度上进行拼接，得到一个新的四维张量，形状为(b, c1 * 4, w/2, h/2)。这个张量随后被传递给之前定义的Conv层，得到最终的输出。