DeepLearing—CV系列(十九)——图像分割之U^2-Net(效果极好)的Pytorch实现

news/2024/11/26 4:37:53/

文章目录

  • 一、u2net.py
  • 二、dataloader.py
  • 三、train.py
  • 四、test.py
  • 五、crop.py
  • 六、效果展示

代码目录:
在这里插入图片描述
卷积之后特征图计算公式和空洞卷积之后特征图计算公式:
(1)普通卷积之后特征图计算公式:
w=h=(n+2p-k)/s+1
(2)进行空洞卷积后的计算公式:
w=h=(n+2p-1-(k-1)*d)/s+1
(3)进行池化后的特征图计算公式:
(n-k)/s+1

一、u2net.py


http://www.ppmy.cn/news/139440.html

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