fuselayers2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(inplanes*2, inplanes*2, 3, padding=1, bias=False), # nn.BatchNorm2d(inplanes*2), # nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(inplanes*2, inplanes, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(inplanes), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(inplanes, inplanes, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(inplanes), nn.ReLU(inplace=True), )
时间: 2024-01-16 21:04:13 浏览: 30
这段代码中同样包含了注释符号“#”,不会影响代码的执行。这段代码定义了一个名为fuselayers2的神经网络层序列,同样用于图像处理中的低层特征融合。它也包含了三个卷积层和三个批归一化层以及三个ReLU激活函数。其中,第一个卷积层的输入通道数是inplanes的2倍,但同样被注释掉了,没有被执行,第二个和第三个卷积层的输入输出通道数均为inplanes。与fuselayers1不同的是,它的输入通道数与输出通道数相同,因此只进行了特征的融合,没有改变特征的数量。
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fuselayers1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(low_level_planes*2, low_level_planes*2, 3, padding=1, bias=False), # nn.BatchNorm2d(low_level_planes*2), # nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(low_level_planes*2, low_level_planes, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(low_level_planes), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(low_level_planes, low_level_planes, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(low_level_planes), nn.ReLU(inplace=True), )
这段代码中的注释符号“#”表示注释,不会影响代码的执行。具体来说,这段代码定义了一个名为fuselayers1的神经网络层序列,它主要用于图像处理中的低层特征融合。具体来说,它包含了三个卷积层和三个批归一化层以及三个ReLU激活函数。其中,第一个卷积层的输入通道数是低层特征的2倍,但被注释掉了,没有被执行,第二个和第三个卷积层的输入输出通道数均为低层特征的数量。这样设计的目的是将低层特征和高层特征进行融合,使得网络可以更好地理解图像中的细节信息。
定义ResNet18模型 class ResNet18(nn.Module): def init(self): super(ResNet18, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), ) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) + x x = self.layer2(x) + x x = self.layer3(x) + x x = self.layer4(x) + x x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x
这段代码定义了一个名为 ResNet18 的模型,它是一个继承自 nn.Module 的子类。让我逐行解读这些代码:
```python
class ResNet18(nn.Module):
def __init__(self):
super(ResNet18, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64)
)
self.layer2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(128),
)
self.layer3 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(256),
)
self.layer4 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(512),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(512),
)
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
self.fc = nn.Linear(512, 10)
```
- `ResNet18(nn.Module)`:定义了一个名为 ResNet18 的类,它继承自 nn.Module。
- `def __init__(self):`:定义类的初始化方法。
- `super(ResNet18, self).__init__()`:调用父类的初始化方法,确保父类的属性被正确初始化。
- `self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)`:定义了一个卷积层,输入通道数为3(RGB图像),输出通道数为64,卷积核大小为3x3,步长为1,填充为1,不使用偏置。
- `self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)`:定义了一个批归一化层,对输入的64个通道进行归一化。
- `self.relu = nn.ReLU(inplace=True)`:定义了一个 ReLU 激活函数,inplace=True 表示原地操作,节省内存。
- `self.layer1`、`self.layer2`、`self.layer3`、`self.layer4`:定义了4个残差块,每个残差块包含一系列的卷积层和批归一化层。
- `self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))`:定义了一个自适应平均池化层,将输入的特征图大小自适应地池化为大小为1x1。
- `self.fc = nn.Linear(512, 10)`:定义了一个全连接层,将输入特征的维度从512降至10。
```python
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu(x)
x = self.layer1(x) + x
x = self.layer2(x) + x
x = self.layer3(x) + x
x = self.layer4(x) + x
x = self.avgpool(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
```
- `def forward(self, x):`:定义了前向传播的方法。
- `x = self.conv1(x)`:将输入 `x` 通过卷积层 `self.conv1` 进行卷积操作。
- `x = self.bn1(x)`:将卷积后的结果 `x` 通过批归一化层 `self.bn1` 进行归一化。
- `x = self.relu(x)`:将归一化后的结果 `x` 通过 ReLU 激活函数进行激活。
- `x = self.layer1(x) + x`:将 `x` 与 `self.layer1(x)` 相加,实现残差连接。
- `x = self.layer2(x) + x`、`x = self.layer3(x) + x`、`x = self.layer4(x) + x`:依次将 `x` 与 `self.layer2(x)`、`self.layer3(x)`、`self.layer4(x)` 相加,实现残差连接。
- `x = self.avgpool(x)`:将输入 `x` 通过自适应平均池化层 `self.avgpool` 进行池化操作。
- `x = x.view(x.size(0), -1)`:将池化后的结果 `x` 展平成一维向量。
- `x = self.fc(x)`:将展平后的结果 `x` 通过全连接层 `self.fc` 进行线性变换。
- `return x`:返回前向传播的结果。
这段代码定义了一个包含卷积层、批归一化层、残差块和全连接层的 ResNet18 模型,并实现了前向传播方法。
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