重庆分公司,新征程启航
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1、其中再语义分割比较常用的上采样:
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def upconv2x2(in_channels, out_channels, mode='transpose'): if mode == 'transpose': # 这个上采用需要设置其输入通道,输出通道.其中kernel_size、stride # 大小要跟对应下采样设置的值一样大小。这样才可恢复到相同的wh。这里时反卷积操作。 return nn.ConvTranspose2d( in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2) else: # out_channels is always going to be the same # as in_channels # 这里不会改变通道数,其中scale_factor是上采用的放大因子,其是相对于当前的 # 输入大小的倍数 return nn.Sequential( nn.Upsample(mode='bilinear', scale_factor=2, align_corners=True)) # 这里的代码是在这里设置多一个卷积,这样子就起到了可以修改其输出通道的功能了。 # 相当于功能跟ConvTranspose2d()差不多,只是上采样的方法不同 conv1x1((in_channels, out_channels)) def conv1x1(in_channels, out_channels, groups=1): return nn.Sequential(nn.Conv2d( in_channels, out_channels, kernel_size=1, groups=groups, stride=1), nn.BatchNorm2d(out_channels))