多出的relu对网络中层进一步压榨提炼特征。结合一开始单张 feature map 的 local 信息更多一些,还没来得及把信息分摊到 channel 级别上,那么往后就慢慢以增大 conv filter 的形式递增地扩大channel数,等到了网络的中层,channel数升得差不多了(信息分摊到channel上得差不多了),那么还想抽 local 的信息,就通过再加一...
多出的relu对网络中层进一步压榨提炼特征。结合一开始单张 feature map 的 local 信息更多一些,还没来得及把信息分摊到 channel 级别上,那么往后就慢慢以增大 conv filter 的形式递增地扩大channel数,等到了网络的中层,channel数升得差不多了(信息分摊到channel上得差不多了),那么还想抽 local 的信息,就通过再加一...
out_channels, kernel_size=1, stride=1)def forward(self, x):# 将输入张量转换为卷积层的输入形状x = x.view(x.size(0), x.size(1), 1, 1)# 将输入张量传递给卷积层x = self.conv_layer(x)# 使用ReLU激活函数
def forward(self, x): # 输入x -> conv1 -> relu -> 2x2窗口的最大池化 x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, 2) # 输入x -> conv2 -> relu -> 2x2窗口的最大池化 x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, 2) # view函数将张量x变...
为了验证这个架构的可行性,作者将 Token Mixer 替换为最简单的无参数的 Pooling 算子,其性能如右边图所示,令人意外的是 PoolFormer 性能居然比 DeiT 和 ResMLP 更好,详细结构如下所示。 由于架构非常简单,不再进行详细描述。以下是基于 PoolFormer 的一些 Ablation。
(pool_size=(2,2))) ... model.add(Conv2D(64,(3,3),padding="same",activation="relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) ... model.add(Conv2D(128,(3,3),padding="same",activation="relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) ... model.add(Activation("soft...
nn.ReLU) defforward(self,x): b,c = x.shape[0:2] weight = self.get_weight(x) h,w = weight.shape[2:] weighted = weight.view(b, c, self.kernel_size **2, h, w).softmax(2)# b c*kernel**2,h,w -> b c k**2 h w ...
(num_filters, act="relu") ) # 池化层,图片尺寸减半[H/2 W/2] self.pool = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding="SAME") def forward(self,inputs): x = self.features(inputs) x_conv = x x_pool = self.pool(x) # 返回池化之前的与 池化之后的 return x_conv, x_pool ...
nn.ReLU) defforward(self,x): b,c = x.shape[0:2] weight = self.get_weight(x) h,w = weight.shape[2:] weighted = weight.view(b, c, self.kernel_size **2, h, w).softmax(2)# b c*kernel**2,h,w -> b c k**2 h w ...
spconv.SparseConv3d(32,64,3),# just like nn.Conv3d but don't support group and all([d > 1, s > 1])nn.BatchNorm1d(64),# non-spatial layers can be used directly in SparseSequential.nn.ReLU(), spconv.SubMConv3d(64,64,3, indice_key="subm0"), ...