Реализация быстрого плотного извлечения объектов в PyTorch

Question

Я пытаюсь реализовать эту статью в PyTorch Fast Dense Feature Extractor , но у меня возникают проблемы при преобразовании примера реализации Torch, который они предоставляют, в PyTorch.

Моя попытка до сих пор заключалась в том, что при добавлении дополнительного измерения к карте объектов, сверточные веса не соответствуют форме объекта. Как это делается в Torch (из их реализации кажется, что Torch не заботится об этом, а PyTorch делает это). Мой код: https://gist.github.com/system123/c4b8ef3824f2230f181f8cfba84f0cfd

Любые другие решения этой проблемы тоже были бы хорошими. По сути, у меня есть экстрактор функций, который преобразует патч 128x128 в вложение, и я хотел бы плотно применить его ко всему большему изображению без использования цикла for для оценки CNN в каждом местоположении, поскольку в нем много дубликатов. вычисление.

Answer 1

Это ваш счастливый день, когда я недавно загрузил реализацию Pytorch и TF для статьи "Быстрое извлечение объектов с использованием CNN с объединением слоев".

Подход к эффективному вычислению дескрипторов локальных объектов на основе исправлений при наличии пула и последовательных слоев для целых изображений одновременно.

см https://github.com/erezposner/Fast_Dense_Feature_Extraction

В нем содержатся простые инструкции, объясняющие, как использовать проект Fast Dense Feature Extraction (FDFE).

Удачи