Scheaven
2021-09-18 291deeb1fcf45dbf39a24aa72a213ff3fd6b3405
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
U
¸§–_6ã@s–dZddlZddlZddlmZddlmmZddlmZddl    Z    ddl
m Z ddl m Z Gdd„dejƒZGd    d
„d
ejƒZe  ¡d d „ƒZdS) z4
@author:  xingyu liao
@contact: liaoxingyu5@jd.com
éN)Úinit)ÚIBNé)ÚBACKBONE_REGISTRYcs.eZdZdZdZd    ‡fdd„    Zdd„Z‡ZS)
Ú
Bottleneckz#
    RexNeXt bottleneck type C
    érNc
    sâtt|ƒ ¡tt ||d¡ƒ}|}    tj|||    ddddd|_|rXt    ||    ƒ|_
nt  ||    ¡|_
tj||    ||    d|d|    dd|_ t  ||    ¡|_ tj||    |dddddd|_t  |d¡|_tjd    d
|_||_d S) a Constructor
        Args:
            inplanes: input channel dimensionality
            planes: output channel dimensionality
            baseWidth: base width.
            cardinality: num of convolution groups.
            stride: conv stride. Replaces pooling layer.
        é@rrF)Ú kernel_sizeÚstrideÚpaddingÚbiasé)r    r
r Úgroupsr rT©ÚinplaceN)ÚsuperrÚ__init__ÚintÚmathÚfloorÚnnÚConv2dÚconv1rÚbn1Ú BatchNorm2dÚconv2Úbn2Úconv3Úbn3ÚReLUÚreluÚ
downsample)
ÚselfÚinplanesÚplanesÚwith_ibnÚ    baseWidthÚ cardinalityr
r!ÚDÚC©Ú    __class__©ú./modeling/backbones/resnext.pyrs    " zBottleneck.__init__cCs~|}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}|jdk    rh| |¡}||7}| |¡}|S©N)rrr rrrrr!)r"ÚxÚresidualÚoutr,r,r-Úforward4s
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
zBottleneck.forward)rN)Ú__name__Ú
__module__Ú __qualname__Ú__doc__Ú    expansionrr2Ú __classcell__r,r,r*r-rsrcs<eZdZdZd‡fdd„    Zddd    „Zd
d „Zd d „Z‡ZS)ÚResNeXtzn
    ResNext optimized for the ImageNet dataset, as specified in
    https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf
    ré csÜtt|ƒ ¡||_||_d|_d|_tjddddddd|_    t 
d¡|_ tj dd|_ tjddd    d
|_|j|d|d |d |_|j|d |d    d|d|_|j|d|dd|d|_|j|d|d||d|_| ¡dS)zì Constructor
        Args:
            baseWidth: baseWidth for ResNeXt.
            cardinality: number of convolution groups.
            layers: config of layers, e.g., [3, 4, 6, 3]
            num_classes: number of classes
        rr ééF)r Trr)r    r
r r)r%é€)r
r%ééN)rr9rr'r&r#Ú output_sizerrrrrrr Ú    MaxPool2dÚmaxpool1Ú _make_layerÚlayer1Úlayer2Úlayer3Úlayer4Ú random_init)r"Ú last_strider%ÚblockÚlayersr&r'r*r,r-rQs zResNeXt.__init__rFc     CsÂd}|dks|j||jkrLt tj|j||jd|ddt ||j¡¡}g}|dkr\d}| ||j|||j|j||ƒ¡||j|_t    d|ƒD]$}| ||j|||j|jddƒ¡q’tj|ŽS)aÊ Stack n bottleneck modules where n is inferred from the depth of the network.
        Args:
            block: block type used to construct ResNext
            planes: number of output channels (need to multiply by block.expansion)
            blocks: number of blocks to be built
            stride: factor to reduce the spatial dimensionality in the first bottleneck of the block.
        Returns: a Module consisting of n sequential bottlenecks.
        NrF)r    r
r r?)
r#r7rÚ
SequentialrrÚappendr&r'Úrange)    r"rJr$Úblocksr
r%r!rKÚir,r,r-rCks$    ÿý  "zResNeXt._make_layercCsT| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}| |¡}|Sr.)rrr rBrDrErFrG)r"r/r,r,r-r2†s
 
 
 
 
 
 
 
zResNeXt.forwardcCsº|jjj dt d¡¡| ¡D]”}t|tj    ƒrf|j
d|j
d|j }|jj dt d|¡¡q t|tj ƒrŽ|jj  d¡|jj ¡q t|tjƒr |jj  d¡|jj ¡q dS)Nrg9/§àåD?rg@)rÚweightÚdataÚnormal_rÚsqrtÚmodulesÚ
isinstancerrr    Ú out_channelsrÚfill_r Úzero_ÚInstanceNorm2d)r"ÚmÚnr,r,r-rH’s    zResNeXt.random_init)rr:)rF)    r3r4r5r6rrCr2rHr8r,r,r*r-r9Ks
 
 r9cCsH|jjj}|jjj}|jjj}|jjj}|jjj}|jjj}|jjj}ddddgddddgddddgdœ|}dd    ddgdd    ddgd
œ|}    t    ||t
|ƒ}
|rDt   |¡d } i} | D]L} d   |  d ¡d d…¡}||
 ¡kr¶|
 ¡|j| | jkr¶| | | |<q¶| } |
j| dd}t t¡}| d |j¡¡| d |j¡¡|
S)zk
    Create a ResNeXt instance from config.
    Returns:
        ResNeXt: a :class:`ResNeXt` instance.
    r réééé$)é2éeé˜rr<)rarbÚ
state_dictÚ.rNF)Ústrictzmissing keys is {}zunexpected keys is {})ÚMODELÚBACKBONEÚPRETRAINÚ PRETRAIN_PATHÚ LAST_STRIDEÚWITH_IBNÚWITH_SEÚWITH_NLÚDEPTHr9rÚtorchÚloadÚjoinÚsplitrdÚshapeÚload_state_dictÚloggingÚ    getLoggerr3ÚinfoÚformatÚ missing_keysÚunexpected_keys)ÚcfgÚpretrainÚ pretrain_pathrIr%Úwith_seÚwith_nlÚdepthÚnum_blocks_per_stageÚnl_layers_per_stageÚmodelrdÚnew_state_dictÚkZnew_kÚresÚloggerr,r,r-Úbuild_resnext_backbone s.    
 
 
 
 
 
 
($
r‰)r6rrvÚtorch.nnrÚtorch.nn.functionalÚ
functionalÚFrrprKrÚbuildrÚModulerr9Úregisterr‰r,r,r,r-Ú<module>s    7U