Encoder-Decoder模型通常用于处理序列到序列的任务,但在图像处理中,Encoder负责将图像编码成潜在空间中的向量,而Decoder则尝试从这个向量中重建原始图像。 结合ProGAN与Encoder-Decoder 动机 将Encoder-Decoder模型融入ProGAN架构中,我们可以实现以下功能: 图像到特征的映射:Encoder将输入图像转换为潜在空间中的表示。 特征到...
语义分割论文:DeepLabv3+: Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution及其Pytorch实现 1 创新点 为了融合多尺度信息,论文引入全新的encoder-decoder架构,使用DeepLabv3作为encoder模块,并添加了一个简单却有效的decoder模块 在我们提出的encoder-decoder架构中,可通过扩张卷积直接控制提取encoder特征的分辨率,用于平衡精...
PyTorch: https:///shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 LEDNet的不对称结构(asymmetrical architecture),如上图所示,使得网络参数大大减少,加速了推理过程; 残差网络中的 Channel split and shuffle 有强大的特征表示。 在decoder 端,采用特征金字塔的注意力机制来设计APN,进一步降低了整个网络的复...
decoded_data=autoencoder(view_data)foriinrange(N_TEST_IMG):a[1][i].clear()a[1][i].imshow(np.reshape(decoded_data.data.numpy()[i],(28,28)),cmap='gray')a[1][i].set_xticks(());a[1][i].set_yticks(())plt
只有encoder-decoder可能还不够,加个attention感觉效果貌似更好Show,Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention,在原有框架下加入了attention机制cnn也换成了时下流行的ResNet。(P.S. 自家电脑硬盘小的不建议用attention,因为要提取MSCOCO数据集的feature map,200多G的大小) ...
1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法,而是一种通用的框架,这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder框架诠释了机器学习的核心思路:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。 Encoder又称为编码器,作用就是:将现实问题转化为数学问题。
代码中,首先定义两个线性层encoder_att、decoder_att,用于对图像特征向量即encoder的输出、decoder的隐藏层进行线性变化;其次定义full_att用于降维,使后面便于使用softmax求出每个像素点对应的权重。 ①.squeeze(1)用来扩充维度,1代表在第2个维度扩充,例如:原tensor为32 × 196,变化后为32 × 1 × 196。
https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning 首先要感谢这个在github上公开代码的大佬,很牛~ “站在巨人的肩膀上”,这里记录一下最近一段时间理解这个代码的心得体会。 一、模型输入数据 1、create_input_files.py + utils.py(create_input_files函数) ...