import torch.nn.functional as F from .unet_parts import * class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True): super(UNet, self).__init__() self.n_channels = n_channels self.n_classes
步骤2:构建SegNet模型 在这一步中,我们将构建SegNet模型。SegNet模型由编码器和解码器组成,编码器用于提取输入图像的特征,解码器用于将这些特征还原到原始图像的大小。 importtorchimporttorch.nnasnnclassSegNet(nn.Module):def__init__(self):super(SegNet,self).__init__()# 定义编码器和解码器的层# 这里可以...
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