Decoder的部分是Unet的重点。Decoder中涉及upconvolution这个概念。关于upconvolution,这里不做详细介绍,简单来说就是convolution的反向运算。Decoder的每一层都通过upconvolution(图中绿色箭头),并且和Encoder相对应的初级特征结合(图中的灰色箭头),逐渐恢复图像的位置信息。在Decoder中,
AI代码解释 classUp(nn.Module):"""Upscaling then double conv"""def__init__(self,in_channels,out_channels,bilinear=True):super().__init__()#ifbilinear,use the normal convolutions to reduce the numberofchannelsifbilinear:self.up=nn.Upsample(scale_factor=2,mode='bilinear',align_corners=True)...
于是就有了因果拓展卷积,是因果卷积和拓展卷积和合体。 拓展卷积(dilated convolution) 前面也提到了,dilate convolution 可以使用较少的计算就能 cover 到较大的 receptive field。 其实其原理也很简单: 简单来说, dilate convolution 引入一个新的 hyper-parameter, dilate, 这个 hyper-parameter 的涵义是:每隔 dilat...
Dilated Convolutions,翻译为扩张卷积或空洞卷积。扩张卷积与普通的卷积相比,除了卷积核的大小以外,还有一个扩张率(dilation rate)参数,主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通卷积的相同点在于,卷积核的大小是一样的,在神经网络中即参数数量不变,区别在于扩张卷积具有更大的感受野。感受野是卷积核在图像上看到的大小,...
在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。 以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在 PyTorch 中的应用示例。 传统卷积 (nn.Conv2d) 用途
stride (intortuple,optional) – Stride of the convolution. Default: 1 控制交叉相关的步幅。 padding (intortuple,optional) –dilation*(kernel_size-1)-paddingzero-padding will be added to both sides of the input. Default: 0 控制两侧的隐式零填充量dilation*(kernel_size-1)-padding。 有关详细信息...
upsample块非常简单,而ConvBlock只是由两个(convolution + batch norm + ReLU)块组成的序列。唯一需要解释的是注意力。 注意力block的框图。这里的维度假设输入图像维度为3。 x和g都被送入到1x1卷积中,将它们变为相同数量的通道数,而不改变大小 在上采样操...
class Up(nn.Module): """Upscaling then double conv""" def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True): super().__init__() # if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channels if bilinear: ...
1)Bottom-up:Bottom-up的过程就是将图片输入到backbone中提取特征的过程。2)Top-down:Top-down的过程就是将高层得到的feature map进行上采样然后往下传递,这样做是因为,高层的特征包含丰富的语义信息,经过top-down的传播就能使得这些语义信息传播到低层特征上,使得低层特征也包含丰富的语义信息。3)Lateral connection...
FeaStConvfrom Vermaet al.:FeaStNet: Feature-Steered Graph Convolutions for 3D Shape Analysis(CVPR 2018) PointTransformerConvfrom Zhaoet al.:Point Transformer(2020) HypergraphConvfrom Baiet al.:Hypergraph Convolution and Hypergraph Attention(CoRR 2019) ...