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reorg layer中最关键的代码如下

void reorg_cpu(float *x, int w, int h, int c, int batch, int stride, int forward, float *out){
       int b,i,j,k;    int out_c = c/(stride*stride);    for(b = 0; b < batch; ++b){
           for(k = 0; k < c; ++k){
               for(j = 0; j < h; ++j){
                   for(i = 0; i < w; ++i){
                       int in_index  = i + w*(j + h*(k + c*b));                    int c2 = k % out_c;                    int offset = k / out_c;                    int w2 = i*stride + offset % stride;                    int h2 = j*stride + offset / stride;                    int out_index = w2 + w*stride*(h2 + h*stride*(c2 + out_c*b));                    if(forward) out[out_index] = x[in_index];                    else out[in_index] = x[out_index];                }            }        }    }}

这一部分表述为数学公式就是

• $in\_index=W_1+W\ast stride\ast (H_1+H\ast (C_1+C\ast B))$

• $C_2=C_1\%C_{out}$

• $offset=C_1/C_{out}$

• $W_2=W_1\ast stride+offset\%stride$

• $H_2=H_1\ast stride+offset/stride$

• $out\_index=W_2+W\ast stride\ast (H_2+H\ast stride\ast (C_2+C_{out}\ast B))$

对于前向传播，想要表达的意思就是下面这个图

那么我们知道，矩阵运算可以更加简洁的表示上面的代码中的循环，我这里给出pytorch下的代码示例

B,C,H,W = input.size()input = input.view(B, C, H/stride, stride, W/stride, stride).transpose(3,4).contiguous()input = input.view(B, C, H/stride*W/stride, stride*stride).transpose(2,3).contiguous()input = input.view(B, C, stride*stride, H/stride, W/stride).transpose(1,2).contiguous()input = input.view(B, stride*stride*C, H/stride, W/stride)

非常简洁的就解决了上述的问题，但是简洁背后的数学原理你要明白。

首先我先说一下这里的参数含义:

• B:batch
• C:通道数目
• H:高
• W:宽

按照论文中的做法，我们这里stride取2

input = input.view(B, C, H/stride, stride, W/stride, stride).transpose(3,4).contiguous()

这里的view函数的意义，我么可以理解为“看成”

这个式子想要表达的含义如下图：

input = input.view(B, C, H/stride*W/stride, stride*stride).transpose(2,3).contiguous()

这个式子想要表达的含义如下图：

从第一个式子到第二个式子的过程我们可以抽象为

input = input.view(B, C, stride*stride, H/stride, W/stride).transpose(1,2).contiguous()

这个式子想要表达的含义如下图：

最后抽象为

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由于本人水平有限，文中有不对之处，希望大家指出，谢谢^_!

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