在HRNet的网络中,也是由这样的残差块作为网络的基础构成的。因此,首先在网络中构建这两种基础的代码逻辑。 defconv3x3(in_planes,out_planes,stride=1):"""3x3 convolution with padding"""returnnn.Conv2d(in_planes,out_planes,kernel_size=3,stride=strid
在论文中,HRNet在语义切分的实验中,就是基于不同尺度下完成训练和推理的。 def multi_scale_aug(self, image, label=None, rand_scale=1, rand_crop=True): long_size = np.int(self.base_size * rand_scale + 0.5) h, w = image.shape[:2] if h > w: new_h = long_size new_w = np.int...