se-resnet pytroch

时间: 2023-05-08 17:58:14 浏览: 93
SE-ResNet是PyTorch中的一种卷积神经网络模型,其本质是ResNet与SENet的结合。ResNet,全称为残差网络,是一种具有很深的层数的卷积神经网络结构,其中引入了残差学习,可以缓解由于网络深度导致的梯度消失和梯度爆炸问题。SENet,全称为Squeeze-Excitation网络,是一种轻量化模型,其主要优点是引入了注意力机制,可以使网络更加关注重要的特征信息,在减少参数量的同时提升网络性能。 SE-ResNet是在ResNet的基础上引入SENET的注意力机制,其主要思想是在特征图上进行通道化的自适应特征重要性学习,对每个通道进一步限制和平衡其权重影响,以提高神经网络的特征表达能力。在这个模型中,残差单元接受输入后,先经过一层SE模块,其中包含一个squeeze操作和一个excitation操作,用于自适应地学习通道权重。然后,在经过具有恒等映射的快捷连接之前,再添加一个1x1的卷积层,用于进一步融合通道级的特征重要性。 SE-ResNet是一种非常有效的卷积神经网络模型,具有较高的性能表现,特别是在分类、检测和分割等任务的应用中都取得了非常好的效果。其优点主要是能够有效处理大规模数据和高维特征,同时还能减少网络参数和计算量,使得模型更加轻量化和高效化。同时,PyTorch作为一种非常受欢迎的深度学习框架,提供了丰富的工具和资源,使得该模型的实现和使用变得更加容易和便捷。
相关问题

torch se_resnet

torch se_resnet是基于PyTorch框架实现的一个用于图像分类任务的模型,其中SE指的是Squeeze-and-Excitation(压缩与激励)。SE模块是一种轻量级的注意力机制,能够有效提取图像特征。 SE_ResNet基于ResNet的基本结构,使用了残差块(Residual block)和shortcut连接。残差块可以帮助网络更好地进行特征传递,有助于解决梯度消失与梯度爆炸问题。而shortcut连接则能够在深层网络中减少信息的丢失。 在SE_ResNet中,SE模块被添加到每个残差块中,通过对每个通道进行全局平均池化操作,然后引入一个全连接层和激活函数(如Sigmoid)进行通道权重的学习。这样,SE模块可以学习到每个通道的重要性,并将重要的通道特征加权,从而增强了网络的表达能力。 相比于传统的ResNet模型,SE_ResNet引入了SE模块,能够更好地关注图像中各个通道的重要信息,从而提高了模型的性能。SE_ResNet在许多图像分类的基准数据集上取得了很好的表现,如ImageNet。此外,SE模块也可以与其他网络结构一同使用,提升模型的表达能力。 综上所述,torch se_resnet是基于PyTorch框架实现的一个图像分类模型,通过引入SE模块加强了通道特征的重要性学习,提高了模型的性能。

SE+aspp+resnet代码

### 回答1: 以下是SE-ASPP-ResNet模型的代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y class ASPP(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels=256): super(ASPP, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=6, dilation=6) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=12, dilation=12) self.conv4 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=18, dilation=18) self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv2d(in_channels + 4 * out_channels, out_channels, 1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): feat1 = self.conv1(x) feat2 = self.conv2(x) feat3 = self.conv3(x) feat4 = self.conv4(x) feat5 = self.avg_pool(x) feat5 = F.upsample_bilinear(feat5, size=feat4.size()[2:]) x = torch.cat((feat1, feat2, feat3, feat4, feat5), dim=1) x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) return x class SEASPPResNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(SEASPPResNet, self).__init__() self.resnet = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 7, stride=2, padding=3), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(3, stride=2, padding=1), nn.Conv2d(64, 64, 1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 256, 1), SELayer(256), ) self.aspp = ASPP(256, 256) self.fc = nn.Linear(256, num_classes) def forward(self, x): x = self.resnet(x) x = self.aspp(x) x = F.avg_pool2d(x, kernel_size=x.size()[2:]).view(x.size()[0], -1) x = self.fc(x) return x ``` 这是一个使用PyTorch实现的SE-ASPP-ResNet模型,其中包含SELayer、ASPP和SEASPPResNet三个类。模型的输入是一个RGB图像,输出是一个大小为num_classes的向量,表示图像属于每个类别的概率。 ### 回答2: SE-ASP+P-ResNet是一种图像分类模型,结合了SENet、ASPNet和ResNet的优点。这个模型主要的特点是引入了注意力机制和金字塔池化,使得模型在提取细节和重要特征方面更加强大和有效。 SENet是一种引入通道注意力机制的模型,它通过自适应地学习输入通道之间的关系,来提升模型的性能和泛化能力。在SE-ASP+P-ResNet中,SENet的思想被引入到了模型的设计中。通过添加SE模块,模型可以自动地学习每个通道的权重,并根据图像内容自适应地调整通道的重要性。 ASPNet是一种利用金字塔池化来获取多尺度特征的模型。在SE-ASP+P-ResNet中,ASPNet的思想也被应用到模型中。通过在网络中添加多个尺度的池化操作,可以捕捉到不同尺度下的语义信息,从而提高模型在不同尺度下的性能。 ResNet是一种使用残差块(residual block)的模型,可以克服深度神经网络中的梯度消失问题。在SE-ASP+P-ResNet中,也使用了残差块来构建网络。这样可以使得模型更深更复杂,并且可以在训练过程中更好地保持梯度的传播。 综上所述,SE-ASP+P-ResNet是一种提取图像特征的强大模型。它通过引入SENet的注意力机制和ASPNet的金字塔池化,结合了ResNet的残差块,可以在图像分类任务中获得更好的性能。

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class SizeBlock(nn.Module): def __init__(self, conv): super(SizeBlock, self).__init__() self.conv, inc = nc2dc(conv) self.glob = nn.Sequential( nn.Linear(2, 64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(64, 32) ) self.local = nn.Sequential( nn.Conv2d(inc, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 32, 3, padding=1) ) self.fuse = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 3 * 3 * 2, 3, padding=1) ) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x, bsize): b, c, h, w = x.shape g_offset = self.glob(bsize) g_offset = g_offset.view(b, -1, 1, 1).repeat(1, 1, h, w).contiguous() l_offset = self.local(x) offset = self.fuse(torch.cat((g_offset, l_offset), dim=1)) fea = self.conv(x, offset) return self.relu(fea)和class ResBase(nn.Module): def __init__(self, res_name): super(ResBase, self).__init__() # model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=False, norm_layer=BN_2D) model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=True) self.sizeblock = SizeBlock self.conv1 = model_resnet.conv1 self.bn1 = model_resnet.bn1 self.relu = model_resnet.relu self.maxpool = model_resnet.maxpool self.layer1 = model_resnet.layer1 self.layer2 = model_resnet.layer2 self.layer3 = model_resnet.layer3 self.layer4 = model_resnet.layer4 self.avgpool = model_resnet.avgpool self.in_features = model_resnet.fc.in_features def forward(self, x, msize): print(x.shape) # torch.Size([8, 3, 384, 384]) x = self.sizeblock(x, msize) x = self.conv1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 192, 192]) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) # x = self.self.selist[1](x, msize) x = self.maxpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 96, 96]) x = self.layer1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 256, 96, 96]) # x = self.self.selist[2](x, msize) x = self.layer2(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 512, 48, 48]) # x = self.self.selist[3](x, msize) x = self.layer3(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 1024, 24, 24]) x = self.layer4(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 12, 12]) x = self.avgpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 1, 1]) x = x.view(x.size(0), -1) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048]) a = input() return x,如何使用SizeBlock的forward函数

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