使用生成的自适应卷积核对输入图像进行卷积操作,以捕获更丰富的特征信息。四、PyTorch实现下面是一个简单的PyTorch实现示例,演示了如何实现可变形卷积: import torch import torch.nn as nn class DeformConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, d...
pytorch版本的github地址: BIGKnight/deformable_conv2d_pytorchgithub.com/BIGKnight/deformable_conv2d_pytorch 我只实现了我所需要的deformable_conv2d部分, 至于deformable roi部分我并没有实现, 但只要会了过程, 也大同小异, 因为其实复现只是在翻译原文章, 只要知道了"映射规则", 结果自然很容易得出. 原文...
先上一哈code地址https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2/blob/master/deform_conv_v2.py再给一下论文地址https://arxiv.org/abs/1703.06211感谢一哈大佬的工作 关于这个论文核心思想这里就不详细描述,这里就简要的说一下,传统的卷积操作形状是规则的,如下式 传统卷积 简单地说就是对featuremap上...
**kwargs: Pass to superclass. See Con2d layer in pytorch """self.filters = filters self._grid_param =Nonesuper(ConvOffset2D, self).__init__(self.filters, self.filters*2,3, padding=1, bias=False, **kwargs) self.weight.data.copy_(self._init_weights(self.weight, init_normal_stddev...
pytorch版本的github地址: BIGKnight/deformable_conv2d_pytorchgithub.com 我只实现了我所需要的deformable_conv2d部分, 至于deformable roi部分我并没有实现, 但只要会了过程, 也大同小异, 因为其实复现只是在翻译原文章, 只要知道了"映射规则", 结果自然很容易得出. 原文和官方代码在这: ...
PyTorch中的可变形卷积 在PyTorch中,我们可以通过安装torch和torchvision库来使用可变形卷积。以下是一个简单的可变形卷积的例子: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision# 定义一个可变形卷积层deform_conv=torchvision.ops.DeformConv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1)# 定义一个输入...
Deformable Conv 源码(x) 最后使用Pytorch内置的gather()方法就可以将对应位置的张量值取出。 附:gather(dim=-1)方法的效果为 x_offset[i][j][k] = x[i][j][ index[i][j][k] ] 知道了如何得到领域点的特征值,之前的困惑也烟消云散,此刻终于可以进行真正的卷积操作了!是不是很兴奋~ ...
源码: from__future__importabsolute_import,divisionimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpfromscipy.ndimage.interpolationimportmap_coordinatesassp_map_coordinatesdefth_flatten(a):"""Flatten tensor 将tensor矢量化"""returna.contiguous().view(a.nelement())defth_repeat(a,repeats,axis=0):...
首先,确保你已经安装了PyTorch: ```bash pip install torch torchvision ``` 然后,下面是一个使用PyTorch实现弹性卷积的简单代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class DeformableConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, ker...
全部基于python,没有C++。大部分代码来自:https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的,发现这个人的代码中存在一些问题,导致可变卷积并没有实现。之所以发现这个问题是在我可视化可变卷积的检测点的时候,发现一些端倪,然后经过修改之后,可以正常可视化,并且精度有所提升。