self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=16,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=16,out_channels=32,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.global_avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))# 全局平均...
transforms# 创建一个简单的卷积神经网络classSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,kernel_size=3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,padding=1)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d...
在PyTorch中,可以通过torch.nn.AdaptiveAvgPool2d或torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d函数实现全局平均池化,尽管这些函数名为“自适应平均池化”,但它们通过设置输出大小为(1, 1)可以很容易地用于实现全局平均池化。另外,PyTorch还提供了一个torch.nn.GlobalAvgPool2d类,它是专门为全局平均池化设计的。 3. 提...
总的来说,全局平均池化是一种简单而有效的技术,能够在各种深度学习应用中提高模型的性能和鲁棒性。在PyTorch中,通过使用AdaptiveAvgPool2d或AdaptiveAvgPool3d类,可以方便地实现全局平均池化操作。同时,借助百度智能云文心快码(Comate),开发者可以更加高效地编写和优化相关代码。相关文章推荐 文心一言接入指南:通过百度智能...
全局平均池化(Global Average Pooling):减小维度。 全连接层:用于分类或其他任务。 4.1 初始卷积层 在进入深度残差网络的主体结构之前,第一层通常是一个初始卷积层。这个卷积层的主要任务是对输入图像进行一定程度的空间下采样(Spatial Downsampling)和特征抽取。
最大池化(Max Pooling)、平均池化(Average Pooling)等 nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=O, dilation=1,return_indices=False, ceil_mode=False) 参数: kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小, stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_...
可以看到,一个通道只会输出一个值,因为我们的输入特征图的尺寸是28\times 28,所以这里的全局最大池化层等价于pool_size=28的最大池化层。 1.4 全局平均池化层 与上面的全局最大池化层等价。 tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None, **kwargs) ...
VGGNet网络结构组成如图3.12所示,一共有6个不同的版本,最常用的是VGG16。VGGNet采用了五组卷积与三个全连接层,最后使用Softmax做分类。VGGNet有一个显著的特点:每次经过池化层(maxpool)后特征图的尺寸减小一倍,而通道数则增加一 倍(最后一个池化层除外)。
首先做一个基于channel的global max pooling 和global average pooling,然后将这2个结果基于channel 做concat操作。然后经过一个卷积操作,降维为1个channel。再经过sigmoid生成spatial attention feature。最后将该feature和该模块的输入feature做乘法,得到最终生成的特征。
gap_layer=nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))# 定义全局平均池化层 1. 说明:使用nn.AdaptiveAvgPool2d来创建一个适应输入形状的池化层,其输出形状为(1, 1),即对每个通道的平均值。 步骤四:应用池化层 将输入张量传递给全局平均池化层。 output_tensor=gap_layer(input_tensor)# 应用全局平均池化 ...