阳春市建设局网站,中山网站建设文化市场,wordpress头部调用代码,全国建设信息网好的，下面是使用 Transformer 加 CNN 实现语义分割的代码，使用的数据集是 Semantic Segmentation Drone Dataset。 首先，我们需要导入必要的 Python 库和模块。我们将使用 PyTorch 深度学习框架来实现模型： #python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.fu… 好的，下面是使用 Transformer 加 CNN 实现语义分割的代码，使用的数据集是 Semantic Segmentation Drone Dataset。 首先，我们需要导入必要的 Python 库和模块。我们将使用 PyTorch 深度学习框架来实现模型： #python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F 接下来，我们定义一个名为 TransformerCNN 的 PyTorch 模型类，它将使用 Transformer 和 CNN 来进行语义分割。在这个类中，我们首先定义了一个名为 __init__ 的构造函数，它接受一个名为 num_classes 的参数，该参数表示数据集中的类别数。在构造函数中，我们定义了 Transformer 和 CNN 的各个层，以及它们之间的连接： class TransformerCNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(TransformerCNN, self).__init__()# Transformerself.transformer = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8), num_layers=6)
