weixin_46040552的博客

主函数：train.pydef main(): warnings.filterwarnings('ignore') assert torch.cuda.is_available() torch.backends.cudnn.benchmark = True # 获取训练参数。 args = obtain_retrain_autodeeplab_args()...

deeplab整体结构模型forward函数class AutoDeeplab(nn.Module): def __init__(self, num_classes, num_layers, criterion=None, filter_multiplier=8, block_multiplier=5, step=5, cell=cell_level_search.Cell): ...

图1初始化和viterbi给结构解码class Decoder(object): def __init__(self, alphas, betas, steps): .................... def viterbi_decode(self): # 注意这里的[:2]是取前两维的意思，就是取图1中的网络框架。 ...

Trainer类初始化部分——class Trainer(object): def __init__(self, args): self.args = args # Define Saver self.saver = Saver(args) self.saver.save_experiment_config() ...

首先是Cell类的初始化过程——注意：在__init__()函数中，比较难理解的是最后的step循环。需要结合论文3.1和4.1.1部分综合理解。每一步step都对应一个Block的建立过程，其中每一个Op都对应当前Block的一个输入张量。Cell(nn.Module)class Cell(nn.Module): def __init__(self, steps, block_mu...

def twoTrainSeg(args, root=Path.db_root_dir('cityscapes')): # images_base是原始训练图像所在的目录。 images_base = os.path.join(root, 'leftImg8bit', 'train') # train_files存放所有图像的‘路径+名称’。 train_files...

class ResNet(nn.Module):首先定义了类ResNet，继承了nn.Module模块。继承nn.Module模块是pytorch的使用要求，这样ResNet可以作为一个Module自动进行求导等操作。下面开始介绍ResNet类里面的各个函数，其中还会涉及到Bottlenect类。这个类会单独拎出来讲。Class ResNet(nn.Module)函数_load_pret...