网络代码: # encoding=utf-8 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 定义网络,继承torch.nn.Module class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) # 卷积层 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 池化层 ...
enet的编码器采用了残差网络(ResNet)的结构,它通过跳跃连接(skip connection)将浅层特征与深层特征相结合,以提高特征的表示能力。同时,enet还引入了空洞卷积(dilated convolution)来扩大感受野,以更好地捕捉图像中的上下文信息。 在解码器中,enet使用了上采样和融合操作,以将编码器提取到的特征恢复到原始图像尺寸。其中...
Run:docker run -it --gpus all --ipc host enet Runmain.py, the main script file used for training and/or testing the model. The following options are supported: python main.py [-h] [--mode {train,test,full}] [--resume] [--batch-size BATCH_SIZE] [--epochs EPOCHS] [--learning-...
davidtvs/PyTorch-ENetPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork131 Star398 Code Issues6 Pull requests1 Actions Projects Security Insights Additional navigation options Files master data metric models save .gitignore ...
这两种网络在论文中都有详细介绍。其中浅层ReseNet-34层用了BasicBlock,深层的50及以上使用了BottleNeck 无论哪个深度,Resnet一共包含5个stage,第一个stage使用了7×7的conv,紧跟着maxpooling Resnet-50和Resnet-34使用的都是[3,4,6,3]重复模式,每经过一个阶段(C2阶段除外,因为C1缩小了4倍),resolution/2,...
比如加载了resnet预训练模型之后,在resenet的基础上连接了新的模快,resenet模块那部分可以先暂时冻结不更新,只更新其他部分的参数,那么可以在下面加入上面那句话 class RESNET_MF(nn.Module): def __init__(self, model, pretrained): super(RESNET_MF, self).__init__() self.resnet = model(pretrained...
1.3.1 MobieNet V3 Block MobileNetV3 Block 是 MobileNet v3 网络中的基本组成单元,它采用了一系列的设计和优化,旨在提高网络性能并降低计算复杂度。MobileNetV3 Block 包含了倒残差模块、SE 模块、线性瓶颈层和 Hard Swish 激活函数等组件,下面将详细介绍每个组件及其工作原理。
torchvision.models包含许多有用的图像分类模型。Reseet18是一个轻量级的分类模型,适用于低资源训练或简单的数据集。对于更难的问题,最好使用resenet50(请注意,数字指的是网络中的层数)。 通过设置pretrained=True,我们在Imagenet数据集上加载带有预训练权重的网络。
ENet也采用了这种方法来设计一个高效的语义分割网络,其中5x5卷积被分解,允许在合理的计算预算下增加感受野。EDANet使用了类似的方法来分解3x3卷积,结果在性能略有下降的情况下,参数数量和所需的计算量节省了33%。 相比之下,使用一维非对称卷积,不将任何层分解作为架构设计的一部分,而是在训练过程中丰富特征空间,然后...
比如加载了resnet预训练模型之后,在resenet的基础上连接了新的模快,resenet模块那部分可以先暂时冻结不更新,只更新其他部分的参数,那么可以在下面加入上面那句话 class RESNET_MF(nn.Module): def __init__(self, model, pretrained): super(RESNET_MF, self).__init__() ...