计算每个像素errors,二分类里用的hinge算的errors,多分类直接计算预测值和真实值的差; 根据errors的排序,对labels排序,进而算Jaccard grad(代码里的lovasz_grad函数); 结合errors和Jaccard grad得到所求loss。 pytorch代码实现(摘自作者GitHub): import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functio...
一句话总结:只需微调其中的几行代码,即可基于几乎扩散模型实现高质量且快速的超分辨率生成。具体实现方式,我们还是要从Unet的架构讲起。 略过其他背景介绍,我们直入正题。 从Unet结构讲起: 首先我们都比较明确的一点是,Unet架构是SD生成链路中不可缺少的一环,如果之前对Unet架构了解不够深入的同学可以结合这篇文章继...
引入HiDiffusion，基于几乎扩散模型实现高效且高质量的超分辨率生成，仅需调整基础网络的几行代码。此方法从U-Net结构讲起，U-Net是生成链路中的关键组件，为深入理解，建议结合相关资源复习巩固。U-Net架构包含下采样块、上采样块与中间块。在HiDiffusion中，中间块保持不变，因此简化描述，聚焦下采样器与...
用途:该项目旨在使用生成对抗网络(GAN)来去除图像中的雨滴,提高图像的质量和清晰度。项目采用Swin UNet作为生成器,并结合判别器进行训练,以实现高质量的图像去雨效果。代码注释丰富,确保没有bug且可以运行,适合用于学习和研究。 项目特点 生成模型:使用Swin UNet作为生成器,该模型结合了Transformer的强大特征提取能力和...
这个项目使用主流的深度学习框架 Pytorch + UNet来实现,项目的特点是支持训练、分割算法特别轻量化、能够一键执行训练+预测,能够适应分割结构复杂的医学图像。项目提供完整的代码,包括训练 + 预测代码、一键执行脚本、训练好的分割模型权重 (当然也支持自己训练)、项目三方依赖库 (requirements.txt)、训练标注图片、待...