stem block 理解

Stemblock 结构将输出的尺寸缩减为输入的 1/4，多用于轻量化网络，完成下采样操作，可以用于 YOLOv5 网络模型中原始的卷积下采样操作，减少参数量。

class StemBlock(nn.Module):def __init__(self, c1, c2, k=3, s=2, p=None, g=1, act=True):super(StemBlock, self).__init__()self.stem_1 = Conv(c1, c2, k, s, p, g, act)self.stem_2a = Conv(c2, c2 // 2, 1, 1, 0)self.stem_2b = Conv(c2 // 2, c2, 3, 2, 1)self.stem_2p = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2,ceil_mode=True)self.stem_3 = Conv(c2 * 2, c2, 1, 1, 0)def forward(self, x):stem_1_out  = self.stem_1(x)stem_2a_out = self.stem_2a(stem_1_out)stem_2b_out = self.stem_2b(stem_2a_out)stem_2p_out = self.stem_2p(stem_1_out)out = self.stem_3(torch.cat((stem_2b_out,stem_2p_out),1))return out

reference：

YOLOV5-Stemblock 结构 - 知乎

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