第①步:定位到block.py 找到之后,将下面代码直接复制到末尾: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from timm.models.layers import DropPath class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div=4, forward='split_cat'): super().__init__() self.dim_conv3 = dim ...
:,:]=self.partial_conv3(x[:,:self.dim_conv3,:,:])returnxdefforward_split_cat(self,x:Tensor)->Tensor:# for training/inferencex1,x2=torch.split(x,[self.dim_conv3,self.dim_untouched],dim=1)x1=self.partial_conv3(x1)x=torch.cat((x1,x2),1)returnxclassMLPBlock(nn.Module):def__...
self.dim_conv,kernel_size,padding=(kernel_size-1)//2,bias_attr=False)defforward(self,x):x1,x2=paddle.split(x,[self.dim_conv,self.dim_untouched],axis=1)x1=self.conv(x1)x=paddle
在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块,为FasterNet源码: 并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码: 修改指定文件 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: 在ultralytics/nn/tasks.py上方导入相应类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码: elif m in [...
class FasterNetBlock(nn.Layer): def __init__(self, dim, expand_ratio=2, act_layer=nn.ReLU, drop_path_rate=0.0): super().__init__() self.pconv = PConv(dim) self.conv1 = nn.Conv2D(dim, dim * expand_ratio, 1, bias_attr=False) self.bn = nn.BatchNorm2D(dim * expand_ratio...
并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码: 修改指定文件 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: 在ultralytics/nn/tasks.py上方导入相应类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码: elif m in [BasicStage]: ...
由下图所示的fasterNet Block(下述简称FNB)图,我们可以得到主要组成的结构是PConv conv_1x1、BN、Relu组合而成。在本文中上面已经得到了PConv层,剩下的就是组件FNB层了。 python 复制代码 import torchimport torch.nn as nnfrom torch import Tensordef Conv1x1(nin, nf, stride=1):return nn.Sequential(nn.Con...
YOLOv8改进 | 2023 | DiverseBranchBlock多元分支模块(有效涨点)2024-01-153.YOLOv8改进 | 2023 | SPD-Conv空间深度转换卷积(高效空间编码技术)2024-01-154.YOLOv8改进 | 2023 | AKConv轻量级架构下的高效检测(既轻量又提点)2024-01-155.YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积(精细化检测,又轻...
接下来我们就实现第一种ResNet block。 ModelResNet.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ResidualBolck(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(ResidualBolck, self).__init__() self.channels = in_channels ...
Block可以由一系列并行分支表示,每个分支由一系列卷积层组成。有了上述两个特性,如果可以将多层(即顺序结构)多分支(即并行结构)简化为单一卷积,就可以压缩一个块。在下面的部分中,将展示如何简化顺序结构(图(a))和并行结构(图(b))。11.项目核心源码讲解(再也不用担心看不懂代码逻辑)...