文件名称：attention-module
文件大小：10KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-02 04:52:13
Python
BAM和CBAM “ ”和“ ”的官方PyTorch代码 更新与公告 2018-10-08： 当前，仅CBAM测试代码经过验证。 培训代码中可能存在一些小错误。 将在几天内修复。 2018-10-11：培训代码已通过验证。 添加RESNET50 + BAM预训练重量。 要求 该代码在以下环境下经过验证： Ubuntu 16.04、4 * GTX 1080 Ti，Docker（PyTorch 0.4.1，CUDA 9.0 + CuDNN 7.0，Python 3.6） 如何使用 包括基于ResNet50的示例。 示例脚本包含在./scripts/目录下。 ImageNet数据应包含在./data/ImageNet/下，文件名为train和val 。 # To train with BAM (ResNet50 backbone) python train_imagenet.py -
【文件预览】：
attention-module-master
----train_imagenet.py(11KB)
----scripts()
--------train_imagenet_resnet50_cbam.sh(216B)
--------train_imagenet_resnet50_bam.sh(214B)
----MODELS()
--------cbam.py(4KB)
--------model_resnet.py(7KB)
--------bam.py(3KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)