Dilated Convolutions 空洞卷积 pytorch版

心已赠人 2022-04-04 03:46 213阅读 0赞

from torch import nn
    import torch.nn.init as init
    def transform():
        return Compose([
            ToTensor(),
            # Normalize((12,12,12),std = (1,1,1)),
        ])
    
    arr = range(1,26)
    arr = np.reshape(arr,[5,5])
    arr = np.expand_dims(arr,2)
    arr = arr.astype(np.float32)
    # arr = arr.repeat(3,2)
    print(arr.shape)
    arr = transform()(arr)
    arr = arr.unsqueeze(0)
    print(arr)
    
    conv1 = nn.Conv2d(1, 1, 3, stride=1, bias=False, dilation=1)  # 普通卷积
    conv2 = nn.Conv2d(1, 1, 3, stride=1, bias=False, dilation=2)  # dilation就是空洞率，即间隔
    init.constant_(conv1.weight, 1)
    init.constant_(conv2.weight, 1)
    out1 = conv1(arr)
    out2 = conv2(arr)
    print('standare conv:\n', out1.detach().numpy())
    print('dilated conv:\n', out2.detach().numpy())

输出：
    (5, 5, 1)
    tensor([[[[ 1., 2., 3., 4., 5.],
    [ 6., 7., 8., 9., 10.],
    [11., 12., 13., 14., 15.],
    [16., 17., 18., 19., 20.],
    [21., 22., 23., 24., 25.]]]])
    standare conv:
    [[[[ 63. 72. 81.]
    [108. 117. 126.]
    [153. 162. 171.]]]]
    dilated conv:
    [[[[117.]]]]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p3X19jaGVu_size_16_color_FFFFFF_t_70]

转自：[https://blog.csdn.net/hiudawn/article/details/84500648][https_blog.csdn.net_hiudawn_article_details_84500648]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p3X19jaGVu_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220404/8f97d84386184805aacb710ccd153b69.png
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