self.layer5e = _PSPModule(2048, 512) # 定义金字塔池化模块 self.layer5b = _PSPModule(2048, 512) # 定义金字塔池化模块 self.fc = nn.Linear(512 * 4, num_classes) # 定义全连接层 def forward(self, x): x = self.backbone(x) # 使用ResNet50提取特征 x1 = self.layer5a(x) # 通过金字塔...
PSPNet+forward(x)PyramidPooling+forward(x)ResNet+forward(x) PyTorch代码实现 以下是PSPNet在PyTorch中的简化实现: 导入库 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.modelsasmodels 1. 2. 3. PyramidPooling模块 金字塔池化模块的实现如下: classPyramidPooling(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out...
github地址:https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch/blob/master/pspnet.py PSP模块示意图如下 代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 class PSPModule(nn.Module): def __init__(self, features, out_features=1024, sizes=(1, 2, 3, 6)): super().__init__() ...
完整代码见:https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox/blob/master/evaluate.py evaluate.py main 下面是测试主函数的前半部分,args.whole表示是否使用多尺度。 如果args.whole为false,则采取单尺度,调用predict_sliding,滑动窗口。 如果args.whole为true,则采取多尺度,调用predict_multiscale并传入...
一作的PyTorch代码:github.com/hszhao/semse 本文作于2020年3月21日 1、摘要 In this paper, we exploit the capability of global context information by different-region-based context aggregation through our pyramid pooling module together with the proposed pyramid scene parsing network (PSPNet).Our glob...
代码中的pspnet_mobilenetv2.pth和pspnet_resnet50.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。 文件下载 训练所需的pspnet_mobilenetv2.pth和pspnet_resnet50.pth可在百度网盘中下载。 链接: https://pan.baidu.com/s/1JX0BoAroPChBQrXYnybqzg 提取码: papc VOC拓展数据集的百度网盘如下: ...
Ascend/modelzoo 代码 Issues 154 Pull Requests 8 Wiki 统计 流水线 服务 【Pytorch离线推理】【PSPNet模型】Conv2D算子 DONE #I4ATON Bug-Report Tim 创建于 2021-09-18 14:55 一、问题现象(附报错日志上下文): Conv2d与relu融合的算子,特别耗时,请优化该shape的性能> Conv2D+Relu inputshape "1,256...
PSPnet:Pyramid Scene Parsing Network语义分割模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 所需环境 注意事项 文件下载 预测步骤 1、使用预训练权重 2、使用自己训练的权重 训练步骤 1、训练voc数据集 2、训练自己的数据集 miou计算 Reference PSPnet:Pyramid Scene Parsing Network语义分割模型在Pytorch当中的实现 目录 性能...
以下是一个简化的Python脚本框架,展示如何使用上述提到的一些模型来进行遥感水体图像分割。我们将使用segmentation_models_pytorch库来实现这些模型,并使用torchvision和albumentations进行数据预处理。 1. 安装依赖库 首先,确保安装了必要的依赖库。可以在项目目录中的requirements.txt文件中列出这些依赖库,然后运行以下命令进行...
PKUSeg 介绍 PKUSeg是基于PyTorch的开源语义分割工具箱,由北京大学EECS维护。 维护人员全部来自机器感知关键实验室(MOE)。 主要特点 模块化设计,易于使用和部署我们开发此工具的目的在于简化实验和部署。 各种语义分割模型我们在研究论文中实现了许多最新模型。 我们不仅发布代码,而且还发布培训检查点。 多个数据集的最新结...