YOLOv8改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络（附代码 + 完整修改流程 + 解析）

以下是一个简单的掩码自编码器实现的PyTorch代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MaskedAutoencoder(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(MaskedAutoencoder, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.encoder = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, input_size) def forward(self, x, mask): x = x * mask # apply mask to the input x = F.relu(self.encoder(x)) x = F.relu(self.decoder(x)) x = x * mask # apply mask to the output return x ``` 该模型的输入是一个二维张量x，大小为(batch_size, input_size)，以及一个二维张量mask，大小也为(batch_size, input_size)，用于掩蔽输入和输出。模型首先将输入乘以掩码，然后通过编码器和解码器进行处理，最终输出也乘以掩码。模型使用ReLU作为激活函数。