如何用timm的swim transform做骨干网络提取特征,然后上采样到原图大小pytorch完整代码
时间: 2023-06-01 15:05:07 浏览: 73
非常感谢您的提问。根据您的要求,我可以为您提供关于使用timm的swin transform做骨干网络提取特征并上采样到原图大小的pytorch完整代码。以下是示例代码:
```python
import torch
import timm
# 加载预训练的swin网络
model = timm.create_model('swin_base_patch4_window12_384', pretrained=True)
# 将输入大小调整为网络所需的大小
input_size = (384, 384) # 例如,输入大小为(512, 512)
transform = torch.nn.Sequential(
timm.data.resize.Resize(input_size),
timm.data.transforms.Normalize()
)
# 定义骨干网络的前半部分
backbone = torch.nn.Sequential(
model.children()[0:4], # 提取前4个块
model.children()[4][0], # 提取块4的第一个子块
model.children()[5], # 提取块5
model.children()[6] # 提取块6
)
# 定义骨干网络的后半部分
head = model.children()[7] # 提取最后一个块
# 定义完整的模型
model = torch.nn.Sequential(
transform,
backbone,
head
)
# 生成随机输入
input_tensor = torch.randn(1, 3, input_size[0], input_size[1])
# 前向传播
feat_tensor = model(input_tensor)
# 上采样到原图大小
up = torch.nn.Upsample(scale_factor=4, mode='bilinear', align_corners=False)
output_tensor = up(feat_tensor)
# 输出结果
print(output_tensor.shape)
```
希望这段代码对您有所帮助!