# 导入所需的库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision import models # 定义PSPNet类 class PSPNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(PSPNet, self).__init__() self.num_classes = num_classes # 设置类别数 self.backbone = mod...
PSPNet主体网络的实现如下: classPSPNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(PSPNet,self).__init__()self.backbone=models.resnet50(pretrained=True)self pyramid_pooling=PyramidPooling(2048,512,[1,2,3,6])self.final_conv=nn.Conv2d(512,num_classes,kernel_size=1)defforward(self,x):...
github地址:https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch/blob/master/pspnet.py PSP模块示意图如下 代码如下 此外,我基于自己的工作稍加修改,也给出一个3D版本。改动有几处,一是3d卷积和池化,二是上采样由双线性插值切换为trilin
三、测试步骤: atc --input_format=NCHW --framework=5 --model=pspnet_r50-d8_512x512_20k_voc12aug.onnx --input_shape="input:1,3,500,500" --output=./pspnet_bs1_new --soc_version=Ascend310 四、日志信息: 请查看profiling数据 Tim 创建了Bug-Report 4年前 Tim 将关联仓库设置为Ascend/mode...
上图为使用修改后的PSPNET框架结果,修改后的PSPNET的运行速度比Resnet-50/101-backbone快得多。 REPVGG 的backbone表现都优于Resnet-50和Resnet-101。 下面我们开始使用Pytorch实现 Pytorch实现RepVGG 1、单与多分支模型 要实现RepVGG首先就要了解多分支,多分支就是其中输入通过不同的层,然后以某种方式汇总(通常是...
在语义分割中,常用的模型包括全卷积网络(FCN)、DeepLab系列、PSPNet等。在PyTorch中,我们可以根据需要选择合适的模型算法进行实现。下面是一个示例代码,展示了如何使用PyTorch实现一个简单的FCN模型:```pythonimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass FCN(nn.Module):def init(self, numclasses)...
代码中的pspnet_mobilenetv2.pth和pspnet_resnet50.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。 文件下载 训练所需的pspnet_mobilenetv2.pth和pspnet_resnet50.pth可在百度网盘中下载。 链接: https://pan.baidu.com/s/1JX0BoAroPChBQrXYnybqzg 提取码: papc VOC拓展数据集的百度网盘如下: ...
代码中的pspnet_mobilenetv2.pth和pspnet_resnet50.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。 文件下载 训练所需的pspnet_mobilenetv2.pth和pspnet_resnet50.pth可在百度网盘中下载。 链接: https://pan.baidu.com/s/1JX0BoAroPChBQrXYnybqzg 提取码: papc VOC拓展数据集的百度网盘如下: ...
上图为使用修改后的PSPNET框架结果,修改后的PSPNET的运行速度比Resnet-50/101-backbone快得多。REPVGG 的backbone表现都优于Resnet-50和Resnet-101。 下面我们开始使用Pytorch实现 Pytorch实现RepVGG 1、单与多分支模型 要实现RepVGG首先就要了解多分支,多分支就是其中输入通过不同的层,然后以某种方式汇总(通常是相加...
基于港中文和商汤组的 PSPNet 里的 Pooling module (其网络同样获得当年的SOTA结果),ASPP 则在网络 decoder 上对于不同尺度上用不同大小的 dilation rate 来抓去多尺度信息,每个尺度则为一个独立的分支,在网络最后把他合并起来再接一个卷积层输出预测 label。这样的设计则有效避免了在 encoder 上冗余的信息的获取...