在PyTorch中,实现二维卷积是通过nn.Conv2d实现的,这个函数是非常强大的,其功能不仅仅是实现常规卷积,通过合理的参数选择就可以实现分组卷积、空洞卷积以及分离卷积。API的官方介绍如下,通过改变参数dilation和groups可以实现分组卷积、空洞卷积以及分离卷积: CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channel
代码实现地址,其中包含一维,二维,三维的动态卷积;分别可以用于实现eeg的处理,正常图像的处理,医疗图像中三维脑部的处理等等(水漫金山)。github.com/kaijieshi7/D,大家觉得有帮助的话,我就求个star。 一句话描述下文的内容:将 batch_size 的大小视为分组卷积里面的组的大小进行动态卷积。如batch_size=128 ,那么就...
分组卷积是一种将多通道输入数据划分为若干组，分别进行卷积操作，最终将结果进行合并的方法。这为解决动态卷积中的维度问题提供了可行路径。通过将分组卷积与动态卷积相结合，文章提出了一种将动态卷积转化为分组卷积的策略，即调整参数的维度，使得动态卷积的参数能够与Pytorch等框架中卷积操作的参数格式兼容。
代码实现地址,其中包含一维,二维,三维的动态卷积;分别可以用于实现eeg的处理,正常图像的处理,医疗图像中三维脑部的处理等等(水漫金山)。github.com/kaijieshi7/D,大家觉得有帮助的话,我就求个star。 一句话描述下文的内容:将 batch_size 的大小视为分组卷积里面的组的大小进行动态卷积。如batch_size=128 ,那么就...