我正在尝试用TensorFlow 2.7和python3.8实现Unet。我正在遵循指南,但在运行架构时,我面临一个问题。
我面临的问题是在使用连接输入和Conv2DTranspose时。
我也在寻找各种实现的Unet,但所有都是以不同的风格和不同版本的tensorflow。
请让我知道可能的解决方案,因为这段代码看起来很干净,我不想寻找不同的复杂版本。
import os
from skimage.transform import resize
from skimage.io import imsave
import numpy as np
import tensorflow as tf
我正在尝试部分加载模型(即,不是一次性加载所有层,而是尝试加载网络的前几层)。下面是我的代码:
import torch
unet = my_unet(in_ch=5, out_ch=1).cuda()
enc = torch.nn.Sequential(*list(unet.children())[:10])
del unet # Comment this line if you wnat to load unet and see output later
print(torch.cuda.empty_cache())
x = np.random.randn(1, 5, 320, 320)
我正在制作一个深度学习网络,它可以在3d空间中找到几个点。 输入是一堆灰度空间图像(图像数量从5到20 ),输出是64 x 64 x 64 1024 x 1024。输出的每个体素都有0或1,但在我的数据集中只有2000个1,所以很难通过观察训练损失来判断我的网络是否训练得很好。 例如,如果我的网络只输出np.zeros((64,64,64))作为输出,精度仍然是1-2000/(64x64x64)~=99.9%。 所以我想问一下,我应该选择哪个深度学习网络来从3d空间中找到非常少的答案。输入大小变为(1024 x 1024 x #img),输出大小变为(64 x 64 x 64)。我现在正在使
我们计划使用UnetStack在水下路由协议(多跳通信)领域做最后一年的项目。在计划路由协议中,每个节点必须从众多可用邻居中选择自己的下一跳。在深入讨论下一跳算法的选择之前,我想了解一下如何使用UnetStack.For在路由表中配置所选的下一跳,为此我安装了5个节点。节点1和节点5分别是目的节点和源节点。节点5的邻居是节点3和4。在邻居3和4中,我想选择节点3作为节点5到达目的地的下一跳。我不能添加节点3作为节点5的下一跳。如果你提供一些关于这方面的输入,这将是有帮助的。 我写的模拟脚本如下: channel.soundSpeed = 1500.mps // c
cha
我使用的是完全卷积网络。我的图片尺寸是512x512。这是我的数据集形成代码。
require 'image'
require 'nn
npy4th = require 'npy4th'
function scandir(directory)
local i, t, popen = 0, {}, io.popen
local pfile = popen('ls -a "'..directory..'"')
for filename in pfile:lines() do
我有一个问题,因为我想在火炬度量中计算一些度量。但有一个问题:
ValueError: The implied number of classes (from shape of inputs) does not match num_classes.
输出来自UNet,损失函数为BCEWithLogitsLoss (二进制分段)。
通道=1,因为灰度img
输入形状:(batch_size,通道,h,w) torch.float32
标签形状:(batch_size,声道,h,w) torch.float32
输出形状:(batch_size,通道,h,w):torch.float32
inpu
我正在和CNN做迁移学习。我想用我的数据训练网络,但我在进行前向传递时遇到了这个错误:
Error using CHECK (line 4)
input data cell length must match input blob number
Error in caffe.Net/forward (line 92)
CHECK(length(input_data) == length(self.inputs), ...
Error in main (line 79)
results= Unet.forward({data});
慢慢来,一步一步地解决错误,目前我的网络中只有一个数据层
我想要应用迁移学习(使用来自UNet或ResNet的预训练编码器的权重初始化我的自定义网络的编码器)。所以问题是:给定Pytorch中的UNet或ResNet实例,如何提取PyTorch中ResNet或UNet的编码器部分? This blog展示了这样做的一种方法,但它首先要求我拥有UNet或ResNet类,这对我来说并不实用。因为UNet或ResNet的实例是通过net = get_resnet(depth=34)这样的函数获取的,所以我只能获取UNet或ResNet的实例,但不能获取它们的类。