DeformConv2d层最终会调用deform_conv2d这个算子。我们可以在torchvision/csrc/ops/deform_conv2d.cpp中查到该算子的调用接口: m.def(TORCH_SELECTIVE_SCHEMA("torchvision::deform_conv2d(Tensor input,Tensor weight,Tensor offset,...bool use_mask) -> Tensor")); 那么接下来,根据之前的经验,我们就是要去 ONN...
代码链接:4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2 1. 总体流程概览 为了方便解说只贴出来关键步骤,去除了modulation部分,完整版请参考源码。 classDeformConv2d(nn.Module):def__init__(self,inc,outc,kernel_size=3,padding=1,stride=1,bias=None,modulation=False):self.p_conv=nn.Conv2d(inc,2*kernel_size*ker...
import torch.nn.functional as Fclass DeformConv2d(nn.Module):def init(self, inchannels, outchannels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, deformable_groups=1):super(DeformConv2d, self).__init()self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels, kernel_...
方法3: 1x1 Deformable Convolution—— ops.deform_conv2d 在阅读Cycle FC的过程中, 了解到了Deformable Convolution在实现空间偏移操作上的妙用. 由于torchvision最新版已经集成了这一操作, 所以我们只需要导入函数即可: from torchvision.ops import deform_conv2d 为了使用它实现空间偏移, 我在对Cycle FC的解读中, ...
return g.op("custom::deform_conv2d", input, offset) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 在这个符号函数中,我们以刚刚搜索到的算子输入参数作为符号函数的输入参数,并只用input和offset来构造一个简单的 ONNX 算子。
可以看到,我们自定义的 ONNX 算子deform_conv2d包含了两个输入,一个输出,和我们预想得一样。 使用torch.autograd.Function 最后,我们来学习一种简单的为 PyTorch 添加 C++ 算子实现的方法,来代替较为复杂的新增 TorchScript 算子。同时,我们会用torch.autograd.Function封装这个新算子。torch.autograd.Function能完成算...
定义一个包含 DeformConv2d 算子的模型: import torch import torchvision class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 18, 3) self.conv2 = torchvision.ops.DeformConv2d(3, 3, 3) ...
全部基于python,没有C++。大部分代码来自:https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv但是我研究了挺久的,发现这个人的代码中存在一些问题,导致可变卷积并没有实现。之所以发现这个问题是在我可视化可变卷积的检测点的时候,发现一些端倪,然后经过修改之后,可以正常可视化,并且精度有所提升。
conv2 = nn.DeformConv2d(32, 64, 3, padding=1, modulation=True) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.fc = nn.Linear(64, 10) def forward(self, x): x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.pool(x) x = self.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(...
classConvNet(nn.Module):def__init__(self):self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.pool = nn.MaxPool2d((2,2)) self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv1 = nn.Conv2d(3,32,3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.DeformConv2d(32,64,3, paddin...