注意在input与输出相加前,这里需要一个shortcut层来调整input的通道大小 SE-NET: class SE(nn.Module): def __init__(self, in, middle_out, out, reduce=16): super(SE, self).__init__() self.block = Resiual_block(in, middle_out, out) self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(nin, n...
2.构建SE-ResNet 网络模型,最后接Softmax来处理output 1)构建 SE-Block单元 # SE-Block单元--SEblock是一个子结构,几乎可以嵌入任何一个神经网络模型之中classSE_Block(nn.Module):def__init__(self,input_channel,reduction=16):super(SE_Block,self).__init__()self.adaptive_avg_pool=nn.AdaptiveAvgPoo...
注意在input与输出相加前,这里需要一个shortcut层来调整input的通道大小 SE-NET: class SE(nn.Module): def __init__(self, in, middle_out, out, reduce=16): super(SE, self).__init__() self.block = Resiual_block(in, middle_out, out) self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(nin, n...
# pretrained=True 加载网络结构和预训练参数,False 时代表只加载网络结构,不加载预训练参数,即不需要用预训练模型的参数来初始化 # pretrained 参数默认是False,为了代码清晰,最好还是加上参数赋值 self.model = models.resnet50(pretrained=True) # 调用模型 fc_features = self.model.fc.in_features # 提取 f...
Module): def __init__(self,in_places,places, stride=1,downsampling=False, expansion = 4): super(SE_ResNetBlock,self).__init__() self.expansion = expansion self.downsampling = downsampling self.bottleneck = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=in_places,out_channels=places,kernel_size=...
一般的Resnet就是这个特征图经过残差网络的基本组块,得到了输出特征图,然后输入特征图和输入特征图通过残差结构连在一起(通过加和的方式连在一起); SE模块就是输出特征图先经过一个全局池化层,shape从W×H×C变成了1×1×C,这个就变成了一个全连接层的输入啦 ...
一般的Resnet就是这个特征图经过残差网络的基本组块,得到了输出特征图,然后输入特征图和输入特征图通过残差结构连在一起(通过加和的方式连在一起); SE模块就是输出特征图先经过一个全局池化层,shape从W×H×CW×H×C变成了1×1×C1×1×C,这个就变成了一个全连接层的输入啦 ...
SE-Resnet50_33epoch: 1. SE-Resnet,ImageNet2017的冠军 2. 网络模型,50层,训练了33个epoch。 3. top1-96。 Adam: 1. 了解adam和sgd的区别 https://blog.csdn.net/jiachen0212/article/details/80086926 sgd是最初的一种优化算法,深度学习优化算法经历了 SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta...
__all__ = ['SENet', 'se_resnet_18', 'se_resnet_34', 'se_resnet_50', 'se_resnet_101', 'se_resnet_152'] def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1): """3x3 convolution with padding""" return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1,...
一般的Resnet就是这个特征图经过残差网络的基本组块,得到了输出特征图,然后输入特征图和输入特征图通过残差结构连在一起(通过加和的方式连在一起); SE模块就是输出特征图先经过一个全局池化层,shape从 W×H×C 变成了 1×1×C ,这个就变成了一个全连接层的输入啦 ...