pytorch实现空洞卷积神经网络
时间: 2023-10-22 13:09:12 浏览: 64
空洞卷积神经网络是指在卷积核中加入空洞,使得卷积核可以跨越更大的感受野,从而增加网络的有效感受野,提高网络的感受野范围和性能。
下面是一个使用PyTorch实现空洞卷积神经网络的示例代码:
```python
import torch.nn as nn
class DilatedCNN(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=10):
super(DilatedCNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, dilation=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, dilation=2, padding=2)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, dilation=4, padding=4)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, num_classes)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv3(x)))
x = x.view(-1, 128 * 4 * 4)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个模型中,我们使用了三个卷积层,每个卷积层的空洞率为1、2和4,分别代表着每个卷积核跨越的感受野大小。在卷积层之间使用了最大池化层,以减小空间大小。最后使用全连接层输出分类结果。