self.up2 = UpSample(chns[-2], chns[-3], concat) self.up3 = UpSample(chns[-3], chns[-4], concat) self.up4 = UpSample(chns[-4], chns[-5], concat) self.outc = nn.Conv2d(chns[-5], n_classes, kernel_size=1) def forw
conv_decoder_3_2 = torch.cat((conv_decoder_3_1, conv_encoder_3_1), dim=1) conv_decoder_3_3 = self.conv_decoder_3(conv_decoder_3_2) conv_decoder_2_1 = self.upconv2(conv_decoder_3_3) conv_decoder_2_2 = torch.cat((conv_decoder_2_1, conv_encoder_2_1), dim=1) conv_dec...
从图例可以看出,蓝色箭头为卷积(conv),灰色箭头为拼接(copy and crop),红色箭头为最大池化(max pool),绿色箭头为上采样(up-conv反卷积),天蓝色箭头本文自定义为用户指定通道数的卷积。 上面提到的词有: 卷积:nn.Conv2d 拼接:torch.cat 最大池化:nn.MaxPool2d 上采样:nn.ConvTranspose2d 可以看到卷积操作一般...
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)else:self.up=nn.ConvTranspose2d(in_channels,in_channels// 2, kernel_size=2, str...
self.dowm_conv_3=double_conv(128,256)self.dowm_conv_4=double_conv(256,512)self.dowm_conv_5=double_conv(512,1024)self.up_trans_1=nn.ConvTranspose2d(1024,512,2,2)self.up_conv_1=double_conv(1024,512)self.up_trans_2=nn.ConvTranspose2d(512,256,2,2)self.up_conv_2=double_conv(512...
该模型由两个操作组成——Conv2d 和 ReLU。通过打印模型对象,我们得到以下输出。 让我们收集一级 TMA 指标。 注意后端绑定从 68.9 减少到 38.5 - 加速 1.8 倍。 此外,让我们使用 PyTorch Profiler 进行性能分析。 注意CPU 时间从 851 微秒减少到 310 微秒 - 加速 2.7 倍。
torch.compilepreviously only supported Python up to version 3.12. Users can now optimize models withtorch.compilein Python 3.13. [Beta] New packaging APIs for AOTInductor A new package format, “PT2 archive”, has been introduced. This essentially contains a zipfile of all the files that need...
Conv用于对输入进行下采样(共进行了5次下采样);C3用于对输入进行特征提取、融合,丰富特征的语义信息,在这个过程中使用了Boottleneck减少参数量和计算量、借鉴CSPNet思想增强CNN学习能力;SPPF利用池化、特征融合的方式丰富特征的语义信息,使得最深层的特征图拥有极丰富的语义信息。3)加工特征(Neck中进行):对要进行目标...
在此示例中,使用wait=1, warmup=1, active=3, repeat=1,分析器将跳过第一步/迭代,从第二步开始热身,记录接下来的三次迭代,之后跟踪将变为可用,并调用 on_trace_ready(如果设置)。总共,循环重复一次。在 TensorBoard 插件中,每个循环称为“span”。
Up模块: 上采样过程用到的最多的当然就是上采样了,除了常规的上采样操作,还有进行特征的融合。 这块的代码实现起来也稍复杂一些: class Up(nn.Module): """Upscaling then double conv""" def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True): ...