图像通道在网络中的拆分和合并

梦里梦见梦不见的497

于 2024-04-21 11:36:07 发布

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分类专栏：基础文章标签：图像处理 python

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该代码段展示了如何在深度学习模型中处理输入图像的通道数，通过在1维上拆分和合并，以及使用channel_shuffle函数实现特征的多样性融合。当stride等于1时，将输入沿通道方向拆分为两部分，然后合并。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

输入的图像通道数可以在网络中拆分，也可以在网络中合并，这样就能实现特征融合的多样性。

    def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
        if self.stride == 1:
            x1, x2 = x.chunk(2, dim=1)
            out = torch.cat((x1, self.branch2(x2)), dim=1)
        else:
            out = torch.cat((self.branch1(x), self.branch2(x)), dim=1)

        out = channel_shuffle(out, 2)

        return out