对于每一个layer的第一个block，计算方式不是层级的，和论文中描述有差别

[easy2star]

[gasvn]

没有经过层级处理的block放在最开始（论文中）或者最后（代码实现）是等效的。x4只有在downsample的时候才需要pooling

[easy2star]

但是代码中实现的是  第一个block的x4经过pooling，其他都不经过pooling.

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---原始邮件--- 发件人: "Shanghua ***@***.***> 发送时间: 2023年5月8日(周一) 上午10:29 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [Res2Net/Res2Net-PretrainedModels] 对于每一个layer的第一个block，计算方式不是层级的，和论文中描述有差别 (Issue #73) 没有经过层级处理的block放在最开始（论文中）或者最后（代码实现）是等效的。x4只有在downsample的时候才需要pooling — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>

[mingjie-zheng]

@easy2star 你不看layer1的话，就明白了。layer2, layer3, layer4的第一个block里面，x1,x2,x3进行conv3x3的时候，stride=2（为了把size变小），也就是说 y_{i-1} 和 x_i 的size并不匹配，自然做不了concat。然后对于x4，为了保证最后y1, y2, y3, y4能concat，x4就只能做pooling来reduce size。
严格点的写法就是把layer1的block1独立出来，不跟着layer2-4那样写。比如改成：if i==0 or (self.stype=='stage' and self.stride==2)。