SETR-pytorch:SETR模型的实现，原始论文-源码
塞特-火炬
由于原始论文（使用变压器从序列到序列的角度重新思考语义分割）没有官方代码，因此我使用pytorch实现了SETR-Progressive UPsampling（SETR-PUP）。
原始论文：
维生素
Vit模型也已实现，您可以将其用于图像分类。
用法SETR
from SETR . transformer_seg import SETRModel
import torch
if __name__ == "__main__" :
net = SETRModel ( patch_size = ( 32 , 32 ),
in_channels = 3 ,
out_channels = 1 ,
hidden_size = 1024 ,
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qq_45768060 :请问怎么训练？？没有跑的教程吗2021-11-11 -
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