class D_UNet(nn.Module): def __init__(self, n_classes, in_chans, dim=350, aux=False):#dim表嵌入的维度 super(D_UNet, self).__init__()

时间: 2023-12-02 16:05:32 浏览: 208
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tf_unet-master.zip_unet tf_unet 分割_unet数据集_vgg unet_语义分割

这段代码定义了一个名为D_UNet的类，该类是nn.Module类的子类。该类有一个__init__方法，其参数包括n_classes、in_chans、dim和aux。n_classes表示分类的类数，in_chans表示输入图像的通道数，dim表示图像的维度，默认为350，aux表示是否使用辅助分支。
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class UNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes): super(UNet, self).__init__() self.conv_1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding='same') self.bn = paddle.nn.BatchNorm2D(32) self.relu = paddle.nn.ReLU() in_channels = 32 self.encoders = [] self.encoder_list = [64, 128, 256] self.decoder_list = [256, 128, 64, 32] # 根据下采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.encoder_list: block = self.add_sublayer('encoder_{}'.format(out_channels), Encoder(in_channels, out_channels)) self.encoders.append(block) in_channels = out_channels self.decoders = [] # 根据上采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.decoder_list: block = self.add_sublayer('decoder_{}'.format(out_channels), Decoder(in_channels, out_channels)) self.decoders.append(block) in_channels = out_channels self.output_conv = paddle.nn.Conv2D(in_channels, num_classes, kernel_size=3, padding='same') def forward(self, inputs): y = self.conv_1(inputs) y = self.bn(y) y = self.relu(y) for encoder in self.encoders: y = encoder(y) for decoder in self.decoders: y = decoder(y) y = self.output_conv(y) return y怎么将该unet网络的层数改为5层

3. 最后，将输出层的输入通道数改为32，即将self.output_conv = paddle.nn.Conv2D(in_channels, num_classes, kernel_size=3, padding='same')中的in_channels改为32。 修改后的完整代码如下： python class ...

解释一下这段代码def __init__(self, feature_scale=4, n_classes=21, is_deconv=True, in_channels=3, is_batchnorm=True):super(unet_3D_dv_semi, self).__init__() self.is_deconv = is_deconv self.in_channels = in_channels self.is_batchnorm = is_batchnorm self.feature_scale = feature_scale filters = [64, 128, 256, 512, 1024] filters = [int(x / self.feature_scale) for x in filters]

该初始化方法接受一些参数，包括feature_scale（特征缩放比例，默认为4）、n_classes（类别数量，默认为21）、is_deconv（是否使用反卷积层，默认为True）、in_channels（输入通道数，默认为3）、is_...

class DownBlock(nn.Module): """ UNet Downsampling Block """ def __init__(self, c_in, c_out, conv_block=Convx2, bn=True, padding_mode='zeros'): super().__init__() bias = not bn self.convdown = nn.Conv2d(c_in, c_in, 2, stride=2, bias=bias) if bn: self.bn = nn.BatchNorm2d(c_in) else: self.bn = Identity() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv_block = conv_block(c_in, c_out, bn=bn, padding_mode=padding_mode) def forward(self, x): x = self.relu(self.bn(self.convdown(x))) x = self.conv_block(x) return x是什么意思

这段代码定义了一个名为 DownBlock 的自定义模块，用于实现 UNet 下采样块的功能。 具体的实现如下： 1. DownBlock 类继承自 nn.Module，表示这是一个 PyTorch 模块。 2. 在 __init__ 方法中，接收输入...

class UpBlock(nn.Module): """ UNet Upsampling Block """ def __init__(self, c_in, c_out, conv_block=Convx2, bn=True, padding_mode='zeros'): super().__init__() bias = not bn self.up = nn.ConvTranspose2d(c_in, c_in // 2, 2, stride=2, bias=bias) if bn: self.bn = nn.BatchNorm2d(c_in // 2) else: self.bn = Identity() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv_block = conv_block(c_in, c_out, bn=bn, padding_mode=padding_mode) def forward(self, x, skip): x = self.relu(self.bn(self.up(x))) x = torch.cat([x, skip], dim=1) x = self.conv_block(x) return x是什么意思

这段代码定义了一个名为 UpBlock 的自定义模块，用于实现 UNet 的上采样块的功能。 具体的实现如下： 1. UpBlock 类继承自 nn.Module，表示这是一个 PyTorch 模块。 2. 在 __init__ 方法中，接收输入通道...

class UNet3plus(tnn.Module) : """UNET3+ autoencoder for semantic segmentation.""" def __init__(self, n_classes = 2, in_channels = 3, depth = 3, first_output_channels = 8, upwards_feature_channels = 16, sideways_mask_shape = [200,200]): super().__init__() input_layer = ULayerDown(in_channels,first_output_channels) down_layers = [ULayerDown(first_output_channels*2**i,first_output_channels*2**(i+1)) for i in range(depth-1)] down_layers.append(ULayerDown(first_output_channels*2**(depth-1),upwards_feature_channels)) down_layers.insert(0,input_layer) self.seqdown = tnn.Sequential(*down_layers) up_layers = [] for i in range(depth) : up_layers.append(ULayerUp(upwards_feature_channels, n_classes, mask_shape = sideways_mask_shape, connected_nodes= down_layers[:depth-1-i]+ up_layers )) self.sequp = tnn.Sequential(*up_layers) self.classifier = ClassificationArm(upwards_feature_channels,n_classes) self.last_layer = tnn.Conv2d(upwards_feature_channels,n_classes,3,padding=1) self._side_mask_shape = sideways_mask_shape self.presence_prediction = None def forward(self,X): Y = tnn.functional.normalize(X,dim=1) Y = self.seqdown(Y) Y = tnn.Upsample(scale_factor=2)(Y) self.presence_prediction = self.classifier(Y) Y = self.sequp(Y) for layer in self.sequp : layer.side_mask_output *= self.presence_prediction.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) Y = self.last_layer(Y) Y*= self.presence_prediction.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) Y = tnn.Upsample(X.shape[-2:])(Y) return tnn.Softmax(dim=1)(Y)

- 构造函数__init__接受一些参数，包括类别数(n_classes)、输入通道数(in_channels)、深度(depth)、第一个输出通道数(first_output_channels)、向上特征通道数(upwards_feature_channels)和侧面掩码形状...

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

如果是'unet'，则将self.network设置为Unet类的引用。 最后，设置了一个全局梯度裁剪的阈值clip_gradient_global_norm为100000.0。这个阈值可以用来控制梯度更新的范围，防止梯度爆炸的问题。 这部分代码主要...

class unet_3D_dv_semi(nn.Module):

这段代码定义了一个名为unet_3D_dv_semi的类，它继承自nn.Module。这意味着这个类是一个神经网络模型。 nn.Module是PyTorch中定义神经网络模型的基类。通过继承它，我们可以定义自己的神经网络模型，并重写...

self.encoder = smp.Unet( encoder_name=cfg.backbone, encoder_weights=weight, in_channels=cfg.in_chans, classes=cfg.target_size, activation=None, )

这段代码使用了 segmentation_models_pytorch 库中的 Unet 模型作为编码器(encoder)，并指定了模型的 backbone、输入通道数、输出通道数、激活函数等参数。其中，encoder_weights 参数用于指定预训练的权重文件路径...

class CustomModel(nn.Module): def __init__(self, cfg, weight=None): super().__init__() self.cfg = cfg #参数encoder_name用于指定使用哪种预训练的encoder模型。这里采用的是已经预训练好的模型，因此指定了encoder_name参数。 # 这样做的好处是可以利用已有的预训练模型的特征提取能力，从而加速模型的训练和提高模型的准确率。同时，也可以根据实际需要选择不同的预训练模型，以达到更好的效果。 # 我们可以使用图像分类模型的预训练权重来初始化UNet网络的卷积层，从而提高模型的性能和泛化能力 # encoder_name：表示使用的预训练模型的名称 # encoder_weights：表示使用的预训练模型的权重，通常使用 imagenet。 # in_channels：表示输入图像的通道数，比如 RGB 图像为 3 通道 # classes：表示分类数，对于图像分割任务来说，通常表示像素分类数。 # activation：表示激活函数，通常为 None（不使用激活函数）或者 sigmoid（输出结果在 0 到 1 之间）。 self.encoder = smp.Unet( encoder_name=cfg.backbone, encoder_weights=weight, in_channels=cfg.in_chans, classes=cfg.target_size, activation=None, ) # 在初始化完成后，可以将输入图像送入该模型进行前向传播，得到相应的分割结果。 def forward(self, image): output = self.encoder(image) # output = output.squeeze(-1) return output代码中的forward函数是自动执行的吗

在 PyTorch 中，每个 nn.Module 都必须实现 forward 函数，该函数接收输入数据并返回输出结果。当调用模型的 forward 函数时，PyTorch 会自动执行前向传播过程，并返回输出结果。所以，当你调用 CustomModel 的 ...

class UNET(tf.keras.Model): def __init__(self, in_channel, out_channel): super(UNET, self).__init__() self.layer1 = conv_block(in_channel, out_channel) self.layer2 = Downsample(out_channel) self.layer3 = conv_block(out_channel, out_channel*2) self.layer4 = Downsample(out_channel*2) self.layer5 = conv_block(out_channel*2, out_channel*4) self.layer6 = Downsample(out_channel*4) self.layer7 = conv_block(out_channel*4, out_channel*8) self.layer8 = Downsample(out_channel*8) self.layer9 = conv_block(out_channel*8, out_channel*16) self.layer10 = Upsample(out_channel*16) self.layer11 = conv_block(out_channel*16, out_channel*8) self.layer12 = Upsample(out_channel*8) self.layer13 = conv_block(out_channel*8, out_channel*4) self.layer14 = Upsample(out_channel*4) self.layer15 = conv_block(out_channel*4, out_channel*2) self.layer16 = Upsample(out_channel*2) self.layer17 = conv_block(out_channel*2, out_channel) self.layer18 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(filters=in_channel, kernel_size=1, strides=1, activation=None) self.act = tf.keras.layers.Activation('sigmoid') #激活函数 def call(self, x): x = self.layer1(x) f1 = x x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) f2 = x x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) f3 = x x = self.layer6(x) x = self.layer7(x) f4 = x x = self.layer8(x) x = self.layer9(x) x = self.layer10(x, f4) x = self.layer11(x) x = self.layer12(x, f3) x = self.layer13(x) x = self.layer14(x, f2) x = self.layer15(x) x = self.layer16(x, f1) x = self.layer17(x) x = self.layer18(x) return self.act(x) x = tf.random.normal(shape=(2, 256, 256, 1)) y = tf.random.normal(shape=(2, 256, 256, 1)) model = UNET(in_channel=1, out_channel=64) loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() TypeError: conv_block() missing 1 required positional argument: 'name'

从错误信息来看，是因为在创建UNET类的时候，调用了conv_block()函数，但是缺少了一个必需的参数name。因此建议您检查一下conv_block()函数的定义，确保它需要的参数是否包括name，并且在调用时传递了正确...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 model.load_weights("unet_membrane.hdf5") 4 #results = model.predict_generator(testGene,67,verbose=1) ----> 5 results = model.predict(testGene,verbose=1) 6 saveResult("data/results",results) File d:\Software\Anaconda\Ana_qinghua\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file8h3jf8qv.py:15, in outer_factory..inner_factory..tf__predict_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_7' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

这个错误信息是在使用 Keras 模型进行预测时出现的。它表明预测过程中出现了错误，具体原因是模型的某个名为 "model_7" 的 Functional 层接收到了不符合要求的调用参数。该层要求接收一个形状为 (None, None, None) ...

base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' os.chmod(base_dir, 0o755) x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') if isinstance(x_train,str): x_train = np.loadtxt(x_train).astype(np.float64) y_train = np.loadtxt(y_train).astype(np.float64) else: x_train = x_train.astype(np.float64) y_train = y_train.astype(np.float64)修改代码能成功运行

base_dir = 'C:/Users/dell/Desktop/U/Unet3-Plus-main/Unet3+' os.chmod(base_dir, 0o755) x_train_dir = os.path.join(base_dir, "image") y_train_dir = os.path.join(base_dir, 'label') x_train_list = os....

解释一下代码 def __init__(self, in_size, out_size, is_batchnorm=True): super(UnetUp3_CT, self).__init__() self.conv = UnetConv3(in_size + out_size, out_size, is_batchnorm, kernel_size=(3,3,3), padding_size=(1,1,1)) self.up = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2, 2), mode='trilinear')

这段代码定义了一个名为UnetUp3_CT的类，该类是UNet-3D模型的上采样模块。 在__init__方法中，接受三个参数：in_size表示输入特征图的通道数，out_size表示输出特征图的通道数，is_batchnorm表示是否使用...

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个基于 PyTorch 搭建的 UNet 神经网络模型的训练与测试代码。具体来说，代码主要分为以下几个部分： 1. 导入 PyTorch 库和其他自定义的 Python 模块。 2. 定义了一些训练和测试时需要用到的参数，如...

def __init__(self, input_channels, output_channels=2, base_channels=16, conv_block=Convx2, padding_mode='replicate', batch_norm=False, squeeze_excitation=False, merging='attention', stack_height=5, deep_supervision=True): super().__init__() bc = base_channels if squeeze_excitation: conv_block = WithSE(conv_block) self.init = nn.Conv2d(input_channels, bc, 1)是什么意思

接下来，构造函数定义了一个名为self.init的卷积层。这个卷积层使用1x1的卷积核，输入通道数为input_channels，输出通道数为bc，用于对输入图像进行初始处理。 总而言之，这段代码的作用是根据给定的参数配置...

def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))

它使用了一个基于UNet的生成器网络来实现转换。函数的输入参数包括加载图像的文件夹路径load_folder，保存结果的文件夹路径save_folder，以及模型的路径model_path。 函数首先创建了一个占位符input_photo，用于...

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

这段代码是一个使用Unet模型进行图像分割的程序。其中，mode变量可以设置为predict或video，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。 在predict模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，...

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