Xception

Abstract

我们给出了卷积神经网络中Inception模块的一种解释,它是常规卷积和深度可分卷积操作(一个深度卷积和一个点卷积)之间的中间步骤。

1.1. The Inception hypothesis

1.2. The continuum between convolutions and separable convolutions

基于这个更强的假设,Inception模块的一个“极端”版本将首先使用1x1卷积映射跨通道相关性,然后分别映射每个输出通道的空间相关性

3. The Xception architecture

我们提出了以下假设:卷积神经网络特征图中的跨通道相关性和空间相关性的映射可以完全解耦。

Xception在PyTorch中有相应的实现和使用方法。 ### 使用方法 在使用Xception模型前,需要进行环境配置。要确保安装了Anaconda和Python 3.6,然后克隆项目仓库: ```bash git clone https://github.com/jfzhang95/pytorch-deeplab-xception.git cd pytorch-deeplab-xception ``` 此项目是基于PyTorch框架实现的DeepLab v3+模型,支持使用Modified Aligned Xception作为骨干网络,可以用于训练Pascal VOC、SBD、Cityscapes和COCO等数据集 [^2][^5]。 ### 代码实现 以下是Xception在PyTorch中的代码实现示例: ```python from torch import nn from torch.nn import Conv2d, BatchNorm2d class Xception(nn.Module): def __init__(self, inp, oup): super(Xception, self).__init__() # depthwise self.conv1 = Conv2d(inp, inp, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=1, groups=inp) self.bn1 = BatchNorm2d(inp) # 输入为上一层输出的通道数 # pointwise self.conv2 = Conv2d(inp, oup, (1, 1)) # Stride of the convolution. Default: 1 self.bn2 = BatchNorm2d(oup) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, input): output = self.conv1(input) output = self.bn1(output) output = self.relu(output) output = self.conv2(output) output = self.bn2(output) output = self.relu(output) return output ``` 以上代码定义了一个Xception模块,包括深度可分离卷积(depthwise)和逐点卷积(pointwise),并在`forward`方法中定义了前向传播过程 [^4]。 ### 相关资料 可以参考的相关资料有关于PyTorch - DeepLab - Xception的内容,该项目是一个基于PyTorch框架实现的DeepLab v3+模型,支持使用Modified Aligned Xception作为骨干网络,能用于训练多个数据集,其主要编程语言是Python,依赖于PyTorch框架 [^1][^2]。
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