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import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F def conv_relu(in_ch, out_ch, size=3, rate=1): conv_relu = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=size, stride=1, padding=rate, dilation=rate), nn.ReLU()) return conv_relu class VGG16(nn.Module): def __init__(self): super(VGG16, self).__init__() self.features1 = nn.Sequential(conv_relu(3, 64, 3, 1), conv_relu(64, ..

Semantic Image Segmentation With Deep Convolutional Nets And Fully Connected CRF DeepLabv1부터 v3+까지의 연구는 기존 Image Classification에 맞는 모델을 사용하는게 아니라, Semantic Segmentation에 맞는 모델을 개발한 연구입니다. vgg16 네트워크를 그대로 가져왔지만, 논문에서는 세그멘테이션 테스크에 맞게 어떤 점을 수정했는지 한번 확인해보도록 하겠습니다. paper : https://arxiv.org/abs/1412.7062 code : https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public Abstract DCNN (Deep Convolutional Neural Netw..