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请问您训练voc的时候也是设置的epoch300和batch32吗

您好，感谢您的杰出工作！我想问一下您的resnet18和34中RFAConv这个组数是多少呢？

hello，首先感谢您出色的工作，我想在yolov7的基础上复现一下相关实验，但是在common.py文件中没有找到相关的RFAConv的代码，在yolo.py文件中直接使用了，应该怎么解决?

Why is this error occurring."RuntimeError: Given groups=1, weight of size [32, 16, 1, 1], expected input[1, 128, 64, 64] to have 16 channels, but got 128 channels instead"

您好，请问CAConv模块您是参考的什么论文里边的呢，我想学习下CAConv模块理论部分，

您好，非常感谢您的工作！
看到您的论文里关于adjust shape的描述是这样的:

但是我看到源码中对于shape的更改是这样的:

 generate_feature = rearrange(generate_feature, 'b c (n1 n2) h w -> b c (h n1) (w n2)', n1=self.kernel_size,
                         n2=self.kernel_size)

对于rearrange这个库我实践了一下是这样的结果:

from einops import rearrange
import torch


demo = torch.arange(36).view(9, 2, 2)
print('demo: ', demo)
out = rearrange(demo, '(k1 k2) w h -> 1 (k1 w) (k2 h)', k1=3, k2=3)
print('end=', out)

# output
demo:  tensor([[[ 0,  1],
         [ 2,  3]],

        [[ 4,  5],
         [ 6,  7]],

        [[ 8,  9],
         [10, 11]],

        [[12, 13],
         [14, 15]],

        [[16, 17],
         [18, 19]],

        [[20, 21],
         [22, 23]],

        [[24, 25],
         [26, 27]],

        [[28, 29],
         [30, 31]],

        [[32, 33],
         [34, 35]]])
end= tensor([[[ 0,  1,  4,  5,  8,  9],
         [ 2,  3,  6,  7, 10, 11],
         [12, 13, 16, 17, 20, 21],
         [14, 15, 18, 19, 22, 23],
         [24, 25, 28, 29, 32, 33],
         [26, 27, 30, 31, 34, 35]]])

这个结果与图中的adjust好像不一样，并不是小矩阵对应左上角的的元素全都集中在adjust后的左上区域，而是将9个小矩阵顺序排列的，没有改变矩阵内部的关系，这样的话并没有对图像做类似放大的操作，而只是将图像进行了排列，这样对于权重共享问题是为什么work的呢？
十分期待您的解答！！

作者您好，我想问下：

1. RFAConv是替换resnet50的Bottleneck中的33的卷积嘛
   2.在resnet34中为什么只替换掉BasicBlock第一个33的卷积

如果我想用在三维数据上，d，h,w, 我该修改哪些地方

您好，非常感谢您和您团队的贡献，对于RFCAConv中kernel_size的大小的选取，3*3的效果是最好的吗？

我尝试复现论文中所提出的注意力模块，当我将复现的模块添加到yolov8中进行模型生成时，出现了以下错误
RuntimeError: [enforce fail at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:81] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory:
you tried to allocate 8589934592 bytes.

作者您好，有两个疑问想请教一下：

（1）https://github.com/Liuchen1997/RFAConv/blob/main/Detection/YOLOv5/models/yolov5n.yaml%20(NovelConv) 中的NovelConv模块，是指 https://github.com/Liuchen1997/RFAConv/blob/main/Detection/YOLOv5/models/common.py 中的RFAConv的模块吗？

（2）https://github.com/Liuchen1997/RFAConv/tree/main/Detection/YOLOv5/models 文件夹下是否缺了yolo.py文件？能否分享一下该yolo.py文件？

Dear Mr. @Liuchen1997,
I am trying to train the YOLOv5 and YOLOv8 architectures with your proposed modules but I got many errors.
Please provide the guide details to train the YOLOv5 and YOLOv8 architectures with RFAConv.
Thank you very much.
Best regards.

请问作者您的论文还没被接收吗？什么时候能公开王整代码呢？

hello，首先感谢您出色的工作，我想在yolov8的基础上复现一下相关实验，但是在文件中没有找到相关的RFAConv的代码