记录一下关于SPP（空间金字塔池化模块）使用pytorch的实现代码

记录⼀下关于SPP （空间⾦字塔池化模块）使⽤pytorch 的实现代码

具体实现代码如下(基于pytorch)： SPP 模块主要是为了应对当⽹络中存在全连接层时，对中间层级的输出特征的形状具有不变的要求，其具体思想可以理解为将具有⼀定形状的输出特征分成指定1import math import torch import torch .nn .functional as F class SPPnet (torch .nn .Module ): def __init__(self , num_layers , pool_type ='max'): super (SPPnet , self ).__init__() self .num_level = num_layers self .pool_type = pool_type def forward (self ,input_feature ): batch , c , h , w = input_feature .size () for i in range (self .num_level ): level = 1+1 kernel_size = (math .ceil (h /level ), math .ceil (w /level )) stride = (math .ceil (h /level ), math .ceil (w /level )) padding = (math .floor ((kernel_size [0]* level -h +1)/2), math .floor ((kernel_size [1]* level -w +1)/2)) if self .pool_type =='max': tensor = F .max_pool2d (input_feature , kernel_size = kernel_size , padding = padding ).view (batch ,-1) else : tensor = F .avg_pool2d (input_feature , kernel_size = kernel_size , padding = padding ).view (batch ,-1)#然后就可以按照SPPnet 后⾯所接的全连接层Fc 对tensor 进⾏相应的操作了。1

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