stanet复现，解决问题的解决方案

已于 2022-04-06 11:04:59 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
于 2022-03-25 20:57:13 首次发布
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新手复现SATNet代码详解STANet/options/train_options.py
博客
03-19 862
STANet复现新手详解
stnet复现记录（1）：数据处理篇
qq_43250450的博客
04-27 629
前言： 由于项目需要，所以打算复现《StNet:Local and Global Spatial-Temporal Modeling for Human Action Recognition》这一篇论文，鉴于踩过的一些坑，特此记录下。 项目链接：https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleCV/video/models/stnet/README.md 准备 环境：ubuntu16.04+paddlepaddle 数据集修正
STANet复现
小菜鸡的优快云
03-07 4692
复现遇到的问题
STANet 代码复现--新手遇到的问题解决办法
weixin_43722349的博客
03-23 4316
STANet网络复现–可运行/持续更新 文章目录STANet网络复现--可运行/持续更新前言一、out of memory？1.ds参数设置2.数据集分割二、原因分析1.导致oom的原因2.ds参数是什么总结 前言 STANet作为入门的第一篇研究文章，github上已有开源代码，也有优秀的博主对文章内容做了讲解，但是，新手实在是太菜了。下面对遇到的几个问题做总结，并给出成功运行代码的方法，特别是BAM/PAM内存溢出问题的解决。 一、out of memory？ RuntimeError: CUDA o
STANet结果复现及踩坑指南
stone_tigerLI的博客
10-12 3054
STANet复现的一些问题和解决方法经验
STANet代码复现出现的问题
littleyy666的博客
05-10 884
定位到导致错误的代码，是metric.py，Collect values for Confusion Matrix 收集混淆矩阵的值时出错。CDF0和CDFA中，forward是对backbone的计算的特征图进行相似度计算，然后这个相似度通过阈值1选择后作为pred的结果的。在CDFA和CDF0中，找到forward函数，将F.pairwise_distance生成的结果进行通道和行列变换。运行报错后，一行一行溯源，发现问题出在pred的shape和Label的shape不匹配。1©，插值后就变为B。
遥感变化检测论文复现
最新发布
03-28
另外，引用[3]讨论了STANet复现中的问题，特别是特征距离的计算和维度调整。这说明在复现过程中可能会遇到张量维度不匹配的问题，需要仔细检查模型的每一层输入输出，并正确使用permute等函数调整维度顺序。 接下来...
STANet建筑物变化检测复现问题及解决
m0_67849053的博客
09-11 771
用终端运行，python ./train.py --save_epoch_freq 1 --angle 15 --dataroot ./LEVIR-CD/train --val_dataroot ./LEVIR-CD/val --name LEVIR-CDFAp0 --lr 0.001 --model CDFA --SA_mode PAM --batch_size 8 --load_size 256 --crop_size 256 --preprocess rotate_and_crop --ds 4。
（转）解决复现变化检测网络STANet网络报错问题
weixin_44306095的博客
06-01 388
从网上查了很久也没有得到解决，心想应该是某个包的问题，因为通常的问题网上一般都有答案。在我又找了许久之后，终于在本文开头的原文章中找到了解决办法！（果然是包版本更新的问题）直接在models的CDFAmodel的85行前向传递函数中添加一句代码：self.dist = self.dist.permute(0, 3, 1, 2)具体解释大家可以去看原博主的解答。根据需要自行修改即可。batchsize和lr在运行终端的语句中就可以修改哦。
STANet:时空注意力神经网络（STANet）的遥感图像变化检测的正式实施
05-10
STANet用于遥感图像变化检测 它是本文的实现：一种基于时空注意力的方法和一种用于遥感影像变化检测的新数据集。 在这里，我们提供了时空注意力神经网络（STANet）的pytorch实现，用于遥感图像变化检测。 变更记录 20210112： 添加PAM的预训练权重。 ，代码：2rja 20201105： 添加演示以快速入门。 添加更多的数据集加载器模式。 增强图像增强模块（裁剪和旋转）。 20200601： 第一次提交 先决条件 Windows或Linux Python 3.6+ CPU或NVIDIA GPU CUDA 9.0+ PyTorch> 1.0 视觉 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/justchenhao/STANet cd STANet 安装 1.0+和其他依赖项（例如，torchvision， 和 ）
STANet 代码实现
Amberrr的博客
09-10 8680
Github地址 LEVIR-CD数据集下载 LEVIR-CD是一种新型的大型遥感建筑物变化检测数据集。 Prerequisites: windows or Linux Python 3.6+ CPU or NVIDIA GPU CUDA 9.0+ PyTorch > 1.0 visdom==0.1.8.1 dominate pip install visdom==0.1.8.1 pip install dominate 数据集准备，文件路径： 数据集图片原始大小为1
STANet简单介绍
qq_43428929的博客
07-14 3370
以下为我阅读STANet论文的理解，如有不对，请批评指正。 简单的讲，变化检测要做的事便是检测出输入的配准好的同源图像对变化的像素点，用差异图（如上图）来表示得到的检测结果，其中变化的像素点为白色、未变化的像素点为黑色。 现阶段常用的提取图像特征的网络有Resnet-18等，但得到的图片特征尺寸和输入图像尺寸大小不一样，所以通常把特征提取网络提取的特征进行上采样（反卷积、插值法等），使得特征和输入图像尺寸大小一样。同时，因为特征提取网络能够得到较好的语义信息（颜色、轮廓等）但得到的位置信息较差，所以往往采用
STANet基于时空自注意力的神经网络--变化检测模型
Jkway
11-03 4441
STANet基于时空自注意力的神经网络检测模型 《A spatial-temporal attention-based method and a new dataset for remote sensing image change detetion》解读 目录网络架构特征提取器自注意力机制时空自注意力模块(BAM)多尺度金字塔注意力模块(PAM)双线性插值图像插值双线性插值度量模块损失函数LOSS模型测试消融实验 网络架构 该网络结构大体上为暹罗神经网络模型，首先两幅图像经过权重共享的特征提取网络（b）
论文解读：STANet | A Spatial-Temporal Attention-Based Method and a New Dataset for Remote Sensing Image
a486259的博客
03-21 2412
遥感图像变化检测（CD）可以识别双时间图像之间的显著变化。给定在不同时间拍摄的两幅共配准图像，但是，光照变化和配准偏移(拍摄角度变化)超过了真实物体的变化。探索不同时空像素之间的关系可以提高CD方法的性能。在我们的工作中，我们提出了一种新的基于siamese-based的时空注意神经网络。与以往单独编码双时间图像的方法，而不涉及任何有用的时空依赖性的方法不同，我们设计了一种CD自我注意机制来模拟时空关系。我们在特征提取过程中集成了一个新的CD自注意模块。我们的自
pytorch版segnet复现实践
sdkjkfk的博客
12-08 1845
复现了github地址：https://github.com/nshaud/DeepNetsForEO的pytorch版本应用于遥感影像上的segnet模型。 将配置环境时遇到的问题总结如下： 1.在指定的conda虚拟环境运行Jupyter Notebook 参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43593330/article/details/89856136 #...
卷积注意力网络如何打败VIT？基于PaddleSeg复现SegNext
m0_63642362的博客
11-26 914
复现SegNext，该网络提出之后在精度和速度上均击败了SegFormer一众Transformer Base的模型。
Pytroch关于图像处理的深度学习项目代码实现细节——常见的复现代码框架
qq_43428929的博客
07-31 1186
1.2.3.4.近期我在阅读变化检测的论文代码时发现论文代码有一些常见的结构，我通过网上查阅相关资料了解了结构的具体含义和一些实现细节，下面我将以STANet代码为例，梳理一下该代码结构和实现细节，方便后期自己阅读和编写代码。......
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