FCN_vgg16代码实现pytorch
时间: 2024-07-30 19:01:23 浏览: 50
FCN (全卷积网络) 结合 VGG16 模型是一种深度学习图像分割的常见方法。VGG16 是一个预训练的深度卷积神经网络模型,而 FCN 则将传统的分类层替换为全卷积层,以便生成每个像素的类别概率。
在 PyTorch 中实现 FCN_vgg16 的代码通常包括以下几个步骤:
1. **加载预训练的 VGG16 模型**:
使用 `torchvision.models.vgg16(pretrained=True)` 加载预训练的 VGG16 网络,`pretrained=True` 表示模型包含了 ImageNet 数据集上训练好的权重。
```python
import torchvision.models as models
vgg = models.vgg16(pretrained=True)
```
2. **替换最后一层为全连接层**:
将 VGG16 的完全连接层替换为全卷积层,这通常是通过去掉一些层并添加新的全卷积层和上采样层来完成的。例如,可以使用 `nn.ConvTranspose2d` 和 `nn.Sequential`。
```python
from torch import nn
def replace_classifier(vgg):
vgg.classifier = nn.Sequential(
nn.Conv2d(512, 4096, kernel_size=7, stride=1, padding=0, bias=False),
nn.ReLU(True),
nn.Conv2d(4096, 4096, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
nn.ReLU(True),
nn.ConvTranspose2d(4096, 1024, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False),
nn.ReLU(True),
nn.ConvTranspose2d(1024, num_classes, kernel_size=16, stride=8, padding=0, bias=False)
)
replace_classifier(vgg)
```
3. **处理输入和输出大小**:
根据实际应用调整输入图片尺寸,并可能对输出进行后处理,如使用 SoftMax 函数获取类别概率。
```python
input_height = input_width = ... # 根据需要设置
x = vgg(torch.zeros(1, 3, input_height, input_width))
out = out[:, :, :output_height, :output_width] # 可能需要裁剪返回的输出到原图尺寸
```
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