SE-ResNet的pytorch实现 残差块: class Resiual_block(nn.Module): def __init__(self, in, middle_out, out, kernel_size=3, padding=1): self.out_channel = middle_out super(Resiual_block, self).__init__() self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(nin, nout, kernel_size=1), nn.B...
SE-ResNet的pytorch实现 残差块: class Resiual_block(nn.Module): def __init__(self, in, middle_out, out, kernel_size=3, padding=1): self.out_channel = middle_out super(Resiual_block, self).__init__() self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(nin, nout, kernel_size=1), nn.B...
2)ResNet18_BasicBlock-残差单元 # 构建 VGGNet18 网络模型 #1.ResNet18_BasicBlock-残差单元 classResNet18_BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,input_channel,output_channel,stride,use_conv1_1):super(ResNet18_BasicBlock,self).__init__()# 第一层卷积self.conv1=nn.Conv2d(input_channel,ou...
expand_as(x) class SE_ResNetBlock(nn.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=...
1. pytorch 预训练模型以及修改 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构,并且提供了预训练模型,可通过调用来读取网络结构和预训练模型(模型参数)。往往为了加快学习进度,训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的...
以下是使用PyTorch框架实现SE模块的代码: 首先定义一个SEModule模块,该模块包含一个AdaptiveAvgPool2d、两个FC全连接层和一个Sigmoid函数。在模块的forward函数中,输入特征x首先被传入AdaptiveAvgPool2d中进行全局平均池化,然后经过两个全连接层和一个Sigmoid函数得到一个权重向量y,最后将原始特征x和权重向量y按元素相乘...
由于代码实现涉及到具体的数据集和任务需求,以下是一个简化版的代码实现,主要用于演示如何结合 SE-ResNet 和 E-LSTM 进行医学影像描述研究。请根据实际需求进行修改和完善。 首先,需要安装必要的库,如 PyTorch、torchvision 等: ```bash pip install torch torchvision ...
__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,...
[pytorch] 一个底层框架,类似theano & tensorflow。它的底层优化仍然实在c上的,但是它基本所有的框架都是用python写的。 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 ...
半监督学习与PyTorch和SESEMI 在开发机器学习解决方案时,需要清除的最大障碍一直是数据。像ImageNet和COCO这样的大规模、干净、完全注释的数据集并不容易获得,特别是对于小众任务。这在深度学习中尤其如此,而且随着深度学习的日益普及,这种情况会越来越明显。为了克服标记数据瓶颈,研究人员和开发人员正在开发各种技术,如...