我们需要构建 PSPNet 模型,以下是基础代码实现: importtorchimporttorch.nnasnnclassPSPModule(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,sizes=(1,2,3,6)):super(PSPModule,self).__init__()self.stages=nn.ModuleList([self._build_stage(in_channels,out_channels,size)forsizeinsizes])def...
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...
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 此外,我基于自己的工作稍加修改,也给出一个3D版本。改动有几处,一是3d卷积和池化,二是上采样由双线性插值切换为trilin
【语义分割】PSPNet中PSP模块的pytorch实现 2019-01-05 15:52 −... wuzeyuan 1 7390 【PyTorch】torch.utils.data.DataLoader 2019-12-09 16:09 −torch.utils.data.DataLoader 简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。 使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下:1)创建Dataset对象2)将Da...
(PSPNet官方提供的Pytorch版转换为MindSpore版) 对得到的权重进行验证: 转换得到的pspnet50模型以及权重在VOC2012AUG数据集上的验证结果如下: 单尺度ss 从结果上来看,似乎mIoU只有0.7049,离官方所提供的0.7705相去甚远! 经过我们的多处排查,发现对官方所提供的pspnet50权重使用官方的代码进行测试,其结果也是0.7049,如下...
Pytorch实现了基于多模型的眼底血管语义分割。模型包括:Deeplabv3,Deeplabv3\u plus,PSPNet,UNet,UNet\u autocoder,UNet\u nested,R2AttUNet,AttentionUNet,RecurrentUNet,SEGNet,CENet,dsenseasp,RefineNet,RDFNet 上传者:weixin_42691065时间:2021-09-30 mmsegmentation:OpenMMLab语义细分工具箱和基准 ...
多个分割网络的pytorch实现,如:Deeplabv3, Deeplabv3_plus, PSPNet, UNet, UNet_AutoEncoder, UNet_nested, R2AttUNet, AttentionUNet, RecurrentUNet, SEGNet, CENet, DsenseASPP, RefineNet, RDFNet。 链接: https://github.com/Minerva-J/Pytorch-Segmentation-multi-models...
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...
这是一个pspnet-pytorch的源码,可以用于训练自己的模型。. Contribute to zhou-rui1/pspnet-pytorch development by creating an account on GitHub.
工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段。但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程,本文关注训练过程。 整体框架 pytorch-segmentation-toolbox|— dataset 数据集相关 |— list 存放数据集的list ...