コード例 #1
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ファイル: segnet.py プロジェクト: qxdaaaaa/semseg-1
    def __init__(self, n_classes=21, pretrained=False):
        super(segnet, self).__init__()
        self.down1 = segnetDown2(3, 64)
        self.down2 = segnetDown2(64, 128)
        self.down3 = segnetDown3(128, 256)
        self.down4 = segnetDown3(256, 512)
        self.down5 = segnetDown3(512, 512)

        self.up5 = segnetUp3(512, 512)
        self.up4 = segnetUp3(512, 256)
        self.up3 = segnetUp3(256, 128)
        self.up2 = segnetUp2(128, 64)
        self.up1 = segnetUp2(64, n_classes)

        self.init_weights(pretrained=pretrained)
コード例 #2
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ファイル: segnet.py プロジェクト: qxdaaaaa/semseg-1
    def __init__(self, n_classes=21, pretrained=False):
        super(segnet_alignres, self).__init__()
        self.down1 = segnetDown2(3, 64)
        self.down2 = segnetDown2(64, 128)
        self.down3 = segnetDown3(128, 256)
        self.down4 = segnetDown3(256, 512)
        self.down5 = segnetDown3(512, 512)

        self.alignres = AlignedResInception(512)

        self.up5 = segnetUp3(512, 512)
        self.up4 = segnetUp3(512, 256)
        self.up3 = segnetUp3(256, 128)
        self.up2 = segnetUp2(128, 64)
        self.up1 = segnetUp2(64, n_classes)

        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out')
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                nn.init.constant(m.weight, 1)
                nn.init.constant(m.bias, 0)

        self.init_weights(pretrained=pretrained)