pointpillars在2D CNN引入自适应注意力机制

在给定的代码中，您想要引入自适应注意力机制。自适应注意力机制通常用于增强模型的感受野，从而帮助模型更好地捕捉特征之间的关系。在这里，我将展示如何在您的代码中引入自适应注意力机制，并提供详细的解释。

首先，让我们导入自适应注意力机制的相关模块。假设您已经有了实现自适应注意力的模块，我们将其命名为 AdaptiveAttention。

import torch
import torch.nn as nn

from pcdet.models.model_utils.basic_block_2d import BasicBlock2D
from your_module_path.adaptive_attention import AdaptiveAttention  # 导入自适应注意力模块，确保替换成实际的模块路径


class Conv2DCollapse(nn.Module):

    def __init__(self, model_cfg, grid_size):
        """
        Initializes 2D convolution collapse module
        Args:
            model_cfg: EasyDict, Model configuration
            grid_size: (X, Y, Z) Voxel grid size
        """
        super().__init__()
        self.model_cfg = model_cfg
        self.num_heights = grid_size[-1]
        self.num_bev_features = self.model_cfg.NUM_BEV_FEATURES
        self.block = BasicBlock2D(in_channels=self.nu