Pyramid Convolution(PyConv)1. 金字塔卷积形式： 2. Local PyConv and G

参考论文：《Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》论文链接： arxiv.org/abs/2006.11…

1. 金字塔卷积形式：

核心是使用多个大小不同的卷积对input feature maps进行卷积操作

在这里插入图片描述

标准的卷积操作中，每个卷积核的通道和input feature的通道一致。
PyConv中，随着卷积核size增大，通道大小减少，此时需要使用Grouped Convolution。Group分组的对象是input feature的通道，每n个为一组，

torch.nn.Conv2d(in_channels: int,
                out_channels: int,
                kernel_size: Union[T, Tuple[T, T]],
                stride: Union[T, Tuple[T, T]] = 1,
                 padding: Union[T, Tuple[T, T]] = 0, 
                 dilation: Union[T, Tuple[T, T]] = 1, 
                 groups: int = 1, 
                 bias: bool = True, 
                 padding_mode: str = 'zeros')

这是pytorch的Conv2d函数的参数列表，其中groups就代表grouped convolution的参数，将输入channel和输出channel划分为groups段（因此要求channel数量和groups具有一定的整除关系）。每一段内部单独进行卷积操作，卷积核大小为函数传入的kernel_size。由此，通过grouped convolution便可以实现使用不同大小卷积核进行卷积的操作

class PyConv4(nn.Module):

    def __init__(self, inplans, planes, pyconv_kernels=[3, 5, 7, 9], stride=1, pyconv_groups=[1, 4, 8, 16]):
        super(PyConv4, self).__init__()
        self.conv2_1 = conv(inplans, planes//4, kernel_size=pyconv_kernels[0], padding=pyconv_kernels[0]//2,
                            stride=stride, groups=pyconv_groups[0])
        self.conv2_2 = conv(inplans, planes//4, kernel_size=pyconv_kernels[1], padding=pyconv_kernels[1]//2,
                            stride=stride, groups=pyconv_groups[1])
        self.conv2_3 = conv(inplans, planes//4, kernel_size=pyconv_kernels[2], padding=pyconv_kernels[2]//2,
                            stride=stride, groups=pyconv_groups[2])
        self.conv2_4 = conv(inplans, planes//4, kernel_size=pyconv_kernels[3], padding=pyconv_kernels[3]//2,
                            stride=stride, groups=pyconv_groups[3])

    def forward(self, x):
        return torch.cat((self.conv2_1(x), self.conv2_2(x), self.conv2_3(x), self.conv2_4(x)), dim=1)

2. Local PyConv and Global PyConv

在这里插入图片描述

1x1的identity层主要是将channel统一至512。在Global Pyconv Block中，Adaptive Avg Poll目的是将input feature的size下降到9x9，恰好是最大的卷积核的大小，从而能够获取到全局信息，故而称之为“全局”。同时需要将局部和全局信息进行合并，方法类似于上面PyConv Block的实现形式，利用torch.cat连接结果。

3. 疑问1：卷积核大小不一致，最后output feature的size不会不一致吗？

具体可见Convolution Arthimetic.md

o_{size} = floor(\frac{in_{size}+2p-k}{stride})+1

同时应当注意到，源码中，padding的大小设置为了k//2，stride采用同样大小，如此一来，只要 $2*(k//2)-k$ 相同，输出size就相同，又可以看到kernel的size都是奇数，该式结果也必定为-1. 而这，也叫做：Half（same） Padding