将pspnet的主干网络更改为efficient代码,附中文注释
时间: 2024-05-08 18:22:30 浏览: 11
以下是将PSPNet主干网络更改为EfficientNet的代码,注释中包含了中文说明:
```python
import torch.nn as nn
from efficientnet_pytorch import EfficientNet
class PSPNet(nn.Module):
def __init__(self, n_classes=21, sizes=(1, 2, 3, 6), psp_size=2048, deep_features_size=256):
super().__init__()
self.efficientnet = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b7') # 加载 EfficientNet-B7 模型
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.psp_size = psp_size
self.deep_features_size = deep_features_size
self.psp = []
self.psp.append(nn.AdaptiveAvgPool2d(psp_size))
# PSP模块,不同大小的池化核提取特征,最后汇总起来
for size in sizes:
self.psp.append(nn.AdaptiveAvgPool2d(size))
self.psp = nn.ModuleList(self.psp)
# 卷积层,将PSP模块提取的特征进行卷积处理
self.conv1 = nn.Conv2d(psp_size * (len(sizes) + 1), deep_features_size, kernel_size=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(2560, n_classes, kernel_size=1)
self.dropout = nn.Dropout2d(p=0.3)
def forward(self, x):
size = x.size()[2:]
x = self.efficientnet.extract_features(x) # 提取 EfficientNet-B7 的特征
psp = [self.relu(interp(x)) for interp in self.psp] # 对提取的特征使用不同大小的池化核进行池化
psp.append(nn.AdaptiveAvgPool2d(self.psp_size)(x))
psp = torch.cat(psp, dim=1) # 将不同大小的池化核提取的特征进行合并
# 对合并后的特征进行卷积处理
x = self.conv1(psp)
x = self.relu(x)
x = self.dropout(x)
# 最终输出
x = self.conv2(x)
x = nn.functional.interpolate(x, size=size, mode='bilinear', align_corners=True)
return x
```
在这个代码中,我们首先加载了EfficientNet-B7模型,然后使用PSP模块对其特征进行提取和池化,并通过卷积层进行处理和输出。这个PSPNet网络可以用于语义分割任务。