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import torch.nn.functional as F

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INNER_DIM = 64

class MonaOp(nn.Module):

def __init__(self, in_features):

super().__init__()

self.conv1 = nn.Conv2d(in_features, in_features, kernel_size=3, padding=3 // 2, groups=in_features)

self.conv2 = nn.Conv2d(in_features, in_features, kernel_size=5, padding=5 // 2, groups=in_features)

self.conv3 = nn.Conv2d(in_features, in_features, kernel_size=7, padding=7 // 2, groups=in_features)

self.projector = nn.Conv2d(in_features, in_features, kernel_size=1, )

def forward(self, x):

identity = x

conv1_x = self.conv1(x)

conv2_x = self.conv2(x)

conv3_x = self.conv3(x)

x = (conv1_x + conv2_x + conv3_x) / 3.0 + identity

identity = x

x = self.projector(x)

return identity + x

class Mona(BaseModule):

def __init__(self,

in_dim,

factor=4):

super().__init__()

self.project1 = nn.Linear(in_dim, INNER_DIM)

self.nonlinear = F.gelu

self.project2 = nn.Linear(INNER_DIM, in_dim)

self.dropout = nn.Dropout(p=0.1)

self.adapter_conv = MonaOp(INNER_DIM)

self.norm = nn.LayerNorm(in_dim)

self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(in_dim) * 1e-6)

self.gammax = nn.Parameter(torch.ones(in_dim))

def forward(self, x, hw_shapes=None):

identity = x

x = self.norm(x) * self.gamma + x * self.gammax

project1 = self.project1(x)

b, n, c = project1.shape

h, w = hw_shapes

project1 = project1.reshape(b, h, w, c).permute(0, 3, 1, 2)

project1 = self.adapter_conv(project1)

project1 = project1.permute(0, 2, 3, 1).reshape(b, n, c)

nonlinear = self.nonlinear(project1)

nonlinear = self.dropout(nonlinear)

project2 = self.project2(nonlinear)

return

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