import torch.nn as nn import torch class swish(nn.Module): def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) class Bi_FPN(nn.Module): def __init__(self, length): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(length, dtype=torch.float32), requires_grad=True) self.swish = swish() self.epsilon = 0.0001 def forward(self, x): weights = self.weight / (torch.sum(self.swish(self.weight), dim=0) + self.epsilon) # 权重归一化处理 weighted_feature_maps = [weights[i] * x[i] for i in range(len(x))] stacked_feature_maps = torch.stack(weighted_feature_maps, dim=0) result = torch.sum(stacked_feature_maps, dim=0) return result

<think>好的，用户需要展示一个包含Swish激活函数和Bi-FPN模块的PyTorch模型实现。首先，我需要回忆Bi-FPN的结构。Bi-FPN全称是双向特征金字塔网络，主要用于高效的多尺度特征融合。它是在EfficientDet中提出的，通过加权双向连接来聚合不同尺层的特征。 接下来，Swish激活函数是x乘以sigmoid(x)，在PyTorch中可以用torch.nn.SiLU来实现，因为SiLU就是Swish的另一个名称。需要确保在模型中正确使用这个激活函数。 然后，构建Bi-FPN模块的结构。Bi-FPN通常包括多个重复的跨尺度连接，每个节点可能有多个输入，比如来自同层和上下层的特征图。每个特征融合步骤需要可学习的权重，可能使用深度可分离卷积来减少计算量。 需要定义BiFPNBlock类，包含必要的卷积层、上采样和下采样操作。在初始化时，确定输入通道数和特征层数。然后，在forward方法中处理各层的特征，进行上采样、下采样以及加权融合。 还要注意，每个特征融合步骤后应用Swish激活函数。需要检查每个卷积层后是否正确添加了激活函数。同时，为了保持代码简洁，可能需要使用循环来处理多个特征层。 最后，测试模型结构，确保输入输出维度正确，并且没有语法错误。可能还需要参考已有的实现或文档，确保Bi-FPN的结构正确，比如特征融合的方式和权重的应用。 用户可能希望代码清晰，结构正确，并且能够直接运行。可能需要提供示例输入和输出的说明，帮助用户理解如何使用这个模块。此外，要确保引用相关的来源，比如提到Bi-FPN出自EfficientDet，Swish激活函数的来源，以增强可信度。</think>以下是一个包含Swish激活函数和Bi-FPN模块的PyTorch实现示例。该代码参考了EfficientDet中Bi-FPN的设计思路，并结合了深度可分离卷积优化： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Swish(nn.Module): def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) class DepthwiseConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1, groups=in_channels, bias=False) self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.swish = Swish() def forward(self, x): x = self.depthwise(x) x = self.pointwise(x) x = self.bn(x) return self.swish(x) class BiFPNBlock(nn.Module): def __init__(self, channels, num_layers=5): super().__init__() self.num_layers = num_layers self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') self.downsample = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) # 双向连接模块 self.top_down_blocks = nn.ModuleList([ DepthwiseConvBlock(channels, channels) for _ in range(num_layers-1) ]) self.bottom_up_blocks = nn.ModuleList([ DepthwiseConvBlock(channels, channels) for _ in range(num_layers-1) ]) # 特征融合权重 self.weights_top = nn.Parameter(torch.ones(num_layers-1, 2)) self.weights_bottom = nn.Parameter(torch.ones(num_layers-1, 2)) def forward(self, features): # 特征金字塔层级需要按分辨率降序排列 p3, p4, p5 = features # 示例输入 # Top-down pathway td_features = [p5] for i in range(self.num_layers-2, -1, -1): w = F.softmax(self.weights_top[i], dim=0) td = w[0] * features[i] + w[1] * self.upsample(td_features[-1]) td = self.top_down_blocks[i](td) td_features.append(td) # Bottom-up pathway bu_features = [td_features[-1]] for i in range(1, self.num_layers): w = F.softmax(self.weights_bottom[i-1], dim=0) bu = w[0] * features[i] + w[1] * self.downsample(bu_features[-1]) bu = self.bottom_up_blocks[i-1](bu) bu_features.append(bu) return bu_features[::-1] # 返回与输入相同顺序的特征列表 ```