Squeeze and Excitation 项目使用教程

Squeeze and Excitation 项目使用教程

squeeze_and_excitation PyTorch Implementation of 2D and 3D 'squeeze and excitation' blocks for Fully Convolutional Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/squeeze_and_excitation

1. 项目的目录结构及介绍

squeeze_and_excitation/
├── build/
│   └── lib/
│       └── squeeze_and_excitation/
├── dist/
├── docs/
├── squeeze_and_excitation/
│   ├── __init__.py
│   ├── cse.py
│   ├── sse.py
│   ├── scse.py
│   └── pse.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

目录结构说明

• build/: 构建生成的文件目录，包含编译后的库文件。
• dist/: 分发包的目录，包含生成的whl文件。
• docs/: 项目文档目录，包含项目的详细文档。
• squeeze_and_excitation/: 项目核心代码目录，包含各种'squeeze and excitation'模块的实现。
  • init.py: 模块初始化文件。
  • cse.py: 实现Spatial Squeeze and Channel Excitation (cSE) Block。
  • sse.py: 实现Channel Squeeze and Spatial Excitation (sSE) Block。
  • scse.py: 实现Concurrent Spatial and Channel 'Squeeze and Excitation' (scSE) Block。
  • pse.py: 实现3D Project and Excite Block。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目没有明确的启动文件，因为这是一个库项目，主要用于在其他项目中导入和使用。核心代码位于squeeze_and_excitation/目录下，用户可以通过导入这些模块来使用'squeeze and excitation'功能。

3. 项目的配置文件介绍

setup.py

setup.py是项目的安装配置文件，用于定义项目的元数据和依赖项。用户可以通过运行python setup.py install来安装该项目。

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='squeeze_and_excitation',
    version='1.0',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'torch>=1.0.0',
        'numpy>=1.14.0',
    ],
    author='Abhijit Guha Roy, Shayan Siddiqui, Anne-Marie Rickmann',
    description='PyTorch Implementation of 2D and 3D \'squeeze and excitation\' blocks for Fully Convolutional Neural Networks',
    license='MIT',
    keywords='deep-learning pytorch segmentation convolutional-networks fully-convolutional-networks squeeze-and-excitation',
)

配置文件说明

• name: 项目名称。
• version: 项目版本号。
• packages: 需要包含的包。
• install_requires: 项目依赖的Python库。
• author: 项目作者。
• description: 项目描述。
• license: 项目许可证。
• keywords: 项目关键词。

通过以上配置，用户可以方便地安装和使用该项目。

squeeze_and_excitation PyTorch Implementation of 2D and 3D 'squeeze and excitation' blocks for Fully Convolutional Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/squeeze_and_excitation