partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x if __name__ == '__main__': x = torch.randn(4, 512, 7, 7).cuda() model = Pconv(512).cuda() # pw = PointWiseConv(512).cuda() out = model(x) # out = pw(out) print(out.shape)...
因此他们用大量不规则掩膜图像训练了一个深度神经网络,它能为图像生成合理掩膜,再结合仅以有效像素为条件的部分卷积(Partial Convolutions),最终模型的图像补全效果远超前人的成果。 而近日,有网友复现了这篇论文,并在GitHub上公开了他的Keras实现,感兴趣的读者前去一看:github.com/MathiasGruber/PConv-Keras NVIDIA...
因此他们用大量不规则掩膜图像训练了一个深度神经网络,它能为图像生成合理掩膜,再结合仅以有效像素为条件的部分卷积(Partial Convolutions),最终模型的图像补全效果远超前人的成果。 而近日,有网友复现了这篇论文,并在GitHub上公开了他的Keras实现,感兴趣的读者前去一看:github.com/MathiasGruber/PConv-Keras NVIDIA论文...
To improve spatial feature extraction and control network computing time, a more efficient FasterNet backbone network is introduced along with partial convolution (PConv) to reduce memory access and redundant calculations during deep convolution. The feature extraction network is optimized to enhance the ...
[0052]图2是本发明提供的部分卷积(Partial convolution,PConv)操作示意图。 [0053]图3是本发明提供的多尺度特征融合器(Multi‑scale Feature Fusion Block, MFFB)构成示意图。 [0054]图4是本发明提供的临近块扩充层(PatchExpand)操作过程示意图。 [0055]图5是本发明提供的图像数据预处理最终结果示意图。