model_utils库中FramePooling()函数的使用方法和使用案例

model_utils库中的FramePooling()函数用于对视频中的帧进行池化操作，将多个帧的特征进行聚合，得到整个视频的特征表示。

使用方法：

FramePooling()函数的参数如下：

- pool_mode: 池化模式，可以选择'mean'（平均池化）或'max'（最大池化）。

- dim: 池化操作的维度。如果输入是4维的，即[batch_size, num_frames, height, width]，则dim=1；如果输入是5维的，即[batch_size, num_videos, num_frames, height, width]，则dim=2。

- keep_dim: 是否保留维度。如果keep_dim=True，则输出的特征维度和输入相同，即[batch_size, num_frames, height, width]或[batch_size, num_videos, num_frames, height, width]；如果keep_dim=False，则输出的特征维度会降低，即[batch_size, height, width]或[batch_size, num_videos, height, width]。

使用案例：

下面是一个使用FramePooling()函数的例子：

import torch
from torch import nn
from model_utils import FramePooling

# 定义一个VideoPooling模型类
class VideoPoolingModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VideoPoolingModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = FramePooling(pool_mode='mean', dim=1, keep_dim=False)  # 使用FramePooling函数进行平均池化
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.pool(x)
        return x

# 创建一个输入变量x，维度为[batch_size, num_frames, height, width]
x = torch.randn(2, 16, 128, 128)
model = VideoPoolingModel()
output = model(x)
print(output.shape)  # 输出特征的形状为[batch_size, height, width]

这个例子中，我们定义了一个VideoPoolingModel模型类，其中在forward()函数中使用了FramePooling()函数进行平均池化操作。

我们创建了一个输入变量x，维度为[2, 16, 128, 128]，即batch_size为2，视频有16帧，每帧的大小为128x128。

然后我们实例化VideoPoolingModel，并将输入变量x传入模型，得到输出结果output。

最后打印output的形状，结果为[2, 128, 128]，表示每个视频被池化为一个大小为128x128的特征表示。

这个例子展示了如何使用FramePooling()函数对视频的帧进行池化操作，得到整个视频的特征表示。根据具体的需求，可以选择不同的池化模式和保留维度的方式。