FcaNet
FcaNet copied to clipboard
FcaNet: Frequency Channel Attention Networks
作者您好: 您是否方便提供一下论文表1中的ResNet50您训练所得的top-1为77.27的结果权重呢?万分感谢。
i can not find your model init code? can any body tell me?thanks
elif 'bot' in method: all_bot_indices_x = [6,1,3,3,2,4,1,2,4,4,5,1,4,6,2,5,6,1,6,2,2,4,3,3,5,5,6,2,5,5,3,6] all_bot_indices_y = [6,4,4,6,6,3,1,4,4,5,6,5,2,2,5,1,4,3,5,0,3,1,1,2,4,2,1,1,5,3,3,3]
不是说和SENet相比就修改一行代码吗 , 而且找不到get_dct_weights()这个函数
self.register_buffer('weight', self.get_dct_weights()) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(c2, c2 // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(c2 // reduction, c2, bias=False), nn.Sigmoid() ) 这个函数get_dct_weights()的参数如何设置
大家好,我是做风机叶片的缺陷检测,YOLOX网络可以使用Fca吗?
低频分量
我想问一下这个可以直接提取图片的低频分量吗,会比可学习的DCT更好吗
你好! 在使用 ``` # learnable DCT init self.register_parameter('weight', self.get_dct_filter(height, width, mapper_x, mapper_y, channel)) # learnable random init self.register_parameter('weight', torch.rand(channel, height, width)) ``` 这两种初始化方法时,会出现以下bug: TypeError: cannot assign 'torch.FloatTensor' object to parameter...
在代码里怎么验证[0,0]分量就是gap
我的输入尺寸是(64,48,48)若使用原始c2wh = dict([(64,56), ( 128,28), (256,14) ,(512,7)]) ,再用adaptive_avg_pool2d() 由48变为56(小尺寸变大尺寸),会不会损害性能呢,应该怎么处理较好呢?麻烦赐教