Modele de tiramisu

Dans le papier tiramisu, ils mentionnent une convolution transposée avec la foulée 2 dans le bloc transition vers le haut. Cependant, je ne suis pas familier avec la couche Upsampling2D. Par exemple, imaginez que nous avons une image 512 x 512 et nous utilisons 32 x 32 patches. La surface totale dont nous avons besoin pour représenter et passer à travers notre modèle est 512 * * 2 (32 * * 2) pixels, ou 32 * * 2 = 1024 plier plus que l`image originale elle-même! J`ai créé un référentiel GitHub pour nous de collaborer. Je l`ai initialisé avec le code réutilisable de l`implémentation de PyTorch DenseNet. Il devrait être simple d`ici pour modifier ce code pour recréer tiramisu. Le tiramisu de 1 681 pieds carrés offre un salon ouvert qui est exposé à la cuisine gastronomique. La cuisine dispose d`un grand cellier à l`italienne, d`armoires à panneaux surélevés avec moulure à couronnes, d`appareils de cuisine et d`une magnifique îlot de cuisine surplombant la salle à manger. L`étage s`ouvre sur un loft qui peut être transformé en une chambre en option. Vous trouverez également une buanderie, un placard en lin, deux chambres et une salle de bain complète.

La chambre principale ouverte à l`étage dispose d`un grand dressing, de deux lavabos, d`une baignoire relaxante de style jardin et d`une douche séparée. Le tiramisu est livré avec le forfait inclus de Lennar qui comprend de nombreuses améliorations comme les comptoirs en granit, les appareils de cuisine GE®, la laveuse et sécheuse GE®, les armoires à panneaux surélevés, la domotique et bien plus encore! Tiramisu combine DensetNet et U-net pour une segmentation sémantique de haute performance. Dans ce référentiel, nous essayons de répliquer les résultats des auteurs sur le jeu de données CamVid. Globalement, le modèle est aussi précis que les autres modèles de pointe tout en ayant beaucoup moins de paramètres (100X moins pour certains d`entre eux). Une question qui n`est pas la plus pertinente pour ce thread, mais puisque les compétences tiramisu peut être potentiellement très utile pour le domaine problème, je vous demande ici: afin d`obtenir la performance de pointe dans une compétition auto-conduite comme celle-ci: https://challenge.udacity.com/, que pensez-vous sont les principaux domaines manquants de ce que nous avons appris dans ce cours jusqu`à présent? Même si le modèle a moins de paramètres que les autres modèles, vous devez garder à l`esprit qu`il a encore beaucoup plus de couches qu`un U-net régulier de sorte que l`empreinte de mémoire est énorme quand vous voulez l`entraîner. Voici un repo cool pour visualiser la couche ConvTranspose, que nous voyons dans tiramisu. C`est ainsi que j`ai créé les modèles visualisés.

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joselito

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