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a27f4aec
编写于
5月 31, 2021
作者:
R
Ross Wightman
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电子邮件补丁
差异文件
Missed args for skresnext w/ refactoring.
上级
307a935b
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
3 addition
and
2 deletion
+3
-2
timm/models/layers/selective_kernel.py
timm/models/layers/selective_kernel.py
+1
-1
timm/models/sknet.py
timm/models/sknet.py
+2
-1
未找到文件。
timm/models/layers/selective_kernel.py
浏览文件 @
a27f4aec
...
...
@@ -49,7 +49,7 @@ class SelectiveKernelAttn(nn.Module):
class
SelectiveKernel
(
nn
.
Module
):
def
__init__
(
self
,
in_channels
,
out_channels
=
None
,
kernel_size
=
None
,
stride
=
1
,
dilation
=
1
,
groups
=
1
,
rd_ratio
=
1.
/
16
,
rd_channels
=
None
,
min_rd_channels
=
16
,
rd_divisor
=
8
,
keep_3x3
=
True
,
split_input
=
True
,
rd_ratio
=
1.
/
16
,
rd_channels
=
None
,
min_rd_channels
=
32
,
rd_divisor
=
8
,
keep_3x3
=
True
,
split_input
=
True
,
drop_block
=
None
,
act_layer
=
nn
.
ReLU
,
norm_layer
=
nn
.
BatchNorm2d
,
aa_layer
=
None
):
""" Selective Kernel Convolution Module
...
...
timm/models/sknet.py
浏览文件 @
a27f4aec
...
...
@@ -207,8 +207,9 @@ def skresnext50_32x4d(pretrained=False, **kwargs):
"""Constructs a Select Kernel ResNeXt50-32x4d model. This should be equivalent to
the SKNet-50 model in the Select Kernel Paper
"""
sk_kwargs
=
dict
(
min_rd_channels
=
32
,
rd_ratio
=
1
/
16
,
split_input
=
False
)
model_args
=
dict
(
block
=
SelectiveKernelBottleneck
,
layers
=
[
3
,
4
,
6
,
3
],
cardinality
=
32
,
base_width
=
4
,
zero_init_last_bn
=
False
,
**
kwargs
)
block_args
=
dict
(
sk_kwargs
=
sk_kwargs
),
zero_init_last_bn
=
False
,
**
kwargs
)
return
_create_skresnet
(
'skresnext50_32x4d'
,
pretrained
,
**
model_args
)
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