dzw007

请问class AvgPool2d(nn.Module)中的stride参数有什么用

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作者你好！ 在/TLC-main/basicsr/models/archs/local_arch.py文件中的第31行： return 'kernel_size={}, base_size={}, stride={}, fast_imp={}'.format( self.kernel_size, self.base_size, self.kernel_size, self.fast_imp ) 我了解到kernel_size是框的大小，并且框每次移动一个像素距离。 但是这里的stride参数有什么实际意义吗？

为什么TLC是如此的有效？

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作者你好，我很佩服你们的工作。 我在看你的代码时发现，在将TLC扩展到SCA层时，在class AvgPool2d中你采用子矩阵和的方法，用kernel_size*kernel_size大小的框（例如384*384）遍历特征图（例如1280*720）求出了每一个区域的均值（这些均值是密集的），然后用replicate方法填充到与特征图同等大小获得out,然后将out与特征图点乘（对应元素相乘）。我觉得这样做违背了CA(通道注意力）的初衷，我感觉这样做甚至破坏了原始的特征图了，但是效果又是非常好的，您可以解释以下这其中有什么道理吗，很感谢您的热心解答。