1、卷积块conv_block 2、稠密块DenseBlock 3、过渡块transition_block 二、DENSNET模型 1、DenseNet首先使用同ResNet⼀样的单卷积层和最大池化层 2、 DenseNet使用4个稠密块 3、同ResNet⼀样,最后接上全局池化层和全连接层来输出 稠密块由多个 conv_block 组成,每块使⽤相同的输出通道数。但在前向计算时,...
classSuperResolutionModel(nn.Module):def__init__(self, upscale_factor):super(SuperResolutionModel, self).__init__() self.conv1 = ConvBlock(3,64, kernel_size=9, stride=1, padding=4) self.conv2 = ConvBlock(64,32, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.upscale = UpscaleBlock(32,...
这里实现连续的两个conv3×3+ReLu class conv_block(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, padding=0): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3,stride=1,padding=padding), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn...
self.attention = AttentionBlock(out_channels, in_channels, int(out_channels /2)) self.conv_bn1 = ConvBatchNorm(in_channels+out_channels, out_channels) self.conv_bn2 = ConvBatchNorm(out_channels, out_channels) defforward(self, x, x_sk...
PyTorch的一个简单的网络 1 class ConvBlock(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(ConvBlock, self).__init__() 4 block = [nn.Conv2d(...)] 5 block += [nn.ReLU
我们的残差块有一个顺序的conv_block子模块。 就像我们在 Python 中所做的那样,我们需要初始化我们的子模块,特别是Sequential。我们使用 C++ 初始化语句来做到这一点。这类似于我们在 Python 中在__init__构造函数中构造子模块的方式。与 Python 不同,C++ 没有启发式和挂钩功能,使得将__setattr__重定向以结合...
class ConvNextBlock(nn.Module):def __init__(self,in_channels,out_channels,mult=2,time_embedding_dim=None,norm=True,group=8,):super().__init__()self.mlp = (nn.Sequential(nn.GELU(), nn.Linear(time_embedding_dim, in_channels))if time_embedding...
self.stage4 = self.makelayer(inchannel=512, outchannel=2048, block_num=3, stride=2) # 2048*7*7 self.avgpool = nn.AvgPool2d(7) self.fc = nn.Linear(512 * 4, 1000) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) ...
在上述代码中,我们定义了一个SEBlock类,它是SENet的基本构建块。SEBlock通过一个全局平均池化层和两个全连接层来实现通道注意力。在使用SEBlock时,将其插入到模型中需要增强通道注意力的位置。 然后之前的博客使用迁移学习Resnet50模块进行猫狗二分类,然后我们可以添加SE注意力机制。
class ResnetBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, padding_type, norm_layer, use_dropout, use_bias): super(ResnetBlock, self).__init__() self.conv_block = self.build_conv_block(...) def build_conv_block(self, ...): ...