这里给出一个基于 Pytorch 的FPN 网络的代码,来自这里。 ## ResNet的block class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, in_planes, planes, stride=1): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1...
这部分,我们计划用 PyTorch 实现 YOLO 网络架构,这样我们就能生成给定图像的输出了。我们的目标是设计网络的前向传播。 定义网络 如前所述,我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里,我们可以为检测器定义一个网络。在darknet.py文件中,我们添加了以下类别: class Darknet(nn.Module): def __init_...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 注释均为注释下一行 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 第一个卷积,输入1通道,用6个5×5的卷积核 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 第二个卷积,输入6个通道(因为上一...
import torch.nn as nn class FPN(nn.Module): def __init__(self,in_channel_list,out_channel): super(FPN, self).__init__() self.inner_layer=[] self.out_layer=[] for in_channel in in_channel_list: self.inner_layer.append(nn.Conv2d(in_channel,out_channel,1)) self.out_layer.appe...
这里给出一个基于Pytorch的FPN网络的代码,来自这里。 ## ResNet的block classBottleneck(nn.Module): expansion =4 def__init__(self, in_planes, planes, stride=1): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False) ...
'''FPNinPyTorch.See the paper"Feature Pyramid Networks for Object Detection"formore details.'''importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfrom torch.autogradimportVariableclassBottleneck(nn.Module):expansion=4def__init__(self,in_planes,planes,stride=1):super(Bottleneck,self).__init__...
这部分很简单,就是两个全连接层,一个用于分类,一个用于回归。 参考torchvision/models/detection/faster_rcnn.py 里的 class FastRCNNPredictor(nn.Module) self.cls_score =nn.Linear(in_channels, num_classes) self.bbox_pred= nn.Linear(in_channels, num_classes * 4)...
我们这里参考了pytorch的resnet的设计,关于resent的设计可以参看这篇ResNet理论基础与具体实现(详细教程) 代码语言:javascript 复制 classFPN(nn.Module):def__init__(self,block,layers):super(FPN,self).__init__()self.inplanes=64self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=Fal...
这里给出一个基于Pytorch的FPN网络的代码,来自这里。 ## ResNet的blockclass Bottleneck(nn.Module):expansion = 4def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):super(Bottleneck, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False)self.bn1 = nn.BatchNo...
本文提出了一种改进的特征金字塔模型AF-FPN,该模型利用自适应注意模块(adaptive attention module, AAM)和特征增强模块(feature enhancement module, FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失,进而提高特征金字塔的表示能力。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下,提高了YOLOv5网络对多尺度目...