向pytorch框架下的deeplabv3+添加CBAM注意力模块教程
时间: 2023-06-07 19:08:14 浏览: 592
很高兴回答你的问题。关于向 PyTorch 框架下的 DeepLabV3 添加 CBAM 注意力模块的教程,我找到了以下资源,希望能对你有所帮助:
1. GitHub 上的代码实现:https://github.com/junfu1115/DANet/blob/master/encoding/models/sseg/encnet.py
2. 一篇博客讲解了如何将 CBAM 模块加入到 DeepLabV3 中:https://zhuanlan.zhihu.com/p/121998775
3. 另一篇博客详细介绍了如何在 PyTorch 中使用 CBAM 模块:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/11576820.html
希望以上资源能帮助到你。如果你有任何其他问题,请随时提出。
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pytorch官网有deeplabv3+的预训练模型权重吗
是的,PyTorch官网上提供了DeepLabv3的预训练模型权重。DeepLabv3是一种用于语义分割任务的深度学习模型,具有卓越的性能和准确度。在PyTorch官网上,你可以找到DeepLabv3模型的权重文件以及对应的模型代码。这些预训练权重可以用于加载模型并进行各种图像分割任务,无需从头开始训练模型。通过使用这些预训练权重,你可以节省大量的时间和计算资源,并获得优秀的分割结果。要使用这些权重,只需在PyTorch中导入相应的模块,并加载预训练权重文件即可。接着,你就可以使用这个已经训练好的模型进行图像分割任务。
在pytorch版本的deeplabv3plus加入SE注意力模块应该如何修改
要在PyTorch版本的DeepLabv3+中加入SE注意力模块,可以按照以下步骤进行修改:
1. 首先,在模型定义文件(如model.py)中导入SE注意力模块的定义:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SEModule(nn.Module):
def __init__(self, channels, reduction=16):
super(SEModule, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channels, channels // reduction, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channels // reduction, channels, 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
```
2. 在DeepLabv3+的核心网络定义(如deeplabv3plus.py)中,将SE注意力模块加入到ASPP模块中的卷积层之后:
```python
class ASPPConv(nn.Sequential):
def __init__(self, in_channels, out_channels, dilation):
modules = [
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=dilation, dilation=dilation, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
SEModule(out_channels) # 加入SE注意力模块
]
super(ASPPConv, self).__init__(*modules)
```
3. 在核心网络定义的最后一层,也加入SE注意力模块:
```python
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Conv2d(256 * (len(rate_sizes) + 1), 256, 1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.ReLU(inplace=True),
SEModule(256), # 加入SE注意力模块
nn.Conv2d(256, num_classes, 1)
)
```
完成以上三个步骤后,就成功地在PyTorch版本的DeepLabv3+中加入了SE注意力模块。