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MIT?License
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#?-*-?coding:?utf-8?-*-
import?torch
import?torch.nn?as?nn
import?torch.nn.functional?as?F

from?basenet.vgg16_bn?import?vgg16_bn?init_weights

class?double_conv（nn.Module）:
????def?__init__（self?in_ch?mid_ch?out_ch）:
????????super（double_conv?self）.__init__（）
????????self.conv?=?nn.Sequential（
????????????nn.Conv2d（in_ch?+?mid_ch?mid_ch?kernel_size=1）
????????????nn.BatchNorm2d（mid_ch）
????????????nn.ReLU（inplace=True）
????????????nn.Conv2d（mid_ch?out_ch?kernel_size=3?padding=1）
????????????nn.BatchNorm2d（out_ch）
????????????nn.ReLU（inplace=True）
????????）

????def?forward（self?x）:
????????x?=?self.conv（x）
????????return?x


class?CRAFT（nn.Module）:
????def?__init__（self?pretrained=False?freeze=False）:
????????super（CRAFT?self）.__init__（）

????????“““?base?network?“““
????????self.basenet?=?vgg16_bn（pretrained?freeze）

????????“““?U?network?“““
????????self.upconv1?=?double_conv（1024?512?256）
????????self.upconv2?=?double_conv（512?256?128）
????????self.upconv3?=?double_conv（256?128?64）
????????self.upconv4?=?double_conv（128?64?32）

????????num_class?=?2
????????self.conv_cls?=?nn.Sequential（
????????????nn.Conv2d（32?32?kernel_size=3?padding=1）?nn.ReLU（inplace=True）
????????????nn.Conv2d（32?32?kernel_size=3?padding=1）?nn.ReLU（inplace=True）
????????????nn.Conv2d（32?16?kernel_size=3?padding=1）?nn.ReLU（inplace=True）
????????????nn.Conv2d（16?16?kernel_size=1）?nn.ReLU（inplace=True）
????????????nn.Conv2d（16?num_class?kernel_size=1）
????????）

????????init_weights（self.upconv1.modules（））
????????init_weights（self.upconv2.modules（））
????????init_weights（self.upconv3.modules（））
????????init_weights（self.upconv4.modules（））
????????init_weights（self.conv_cls.modules（））
????????
????def?forward（self?x）:
????????“““?base?network?“““
????????sources?=?self.basenet（x）

????????“““?U?network?“““
????????y?=?torch.cat（[sources[0]?sources[1]]?dim=1）
????????y?=?self.upconv1（y）

????????y?=?F.interpolate（y?size=sources[2].size（）[2:]?mode=‘bilinear‘?align_corners=False）
????????y?=?torch.cat（[y?sources[2]]?dim=1）
????????y?=?self.upconv2（y）

????????y?=?F.interpolate（y?size=sources[3].size（）[2:]?mode=‘bilinear‘?align_corners=False）
????????y?=?torch.cat（[y?sources[3]]?dim=1）
????????y?=?self.upconv3（y）

????????y?=?F.interpolate（y?size=sources[4].size（）[2:]?mode=‘bilinear‘?align_corners=False）
????????y?=?torch.cat（[y?sources[4]]?dim=1）
????????feature?=?self.upconv4（y）

????????y?=?self.conv_cls（feature）

????????return?y.permute（0231）?feature

if?__name__?==?‘__main__‘:
????model?=?CRAFT（pretrained=True）.cuda（）
????output?_?=?model（torch.randn（1?3?768?768）.cuda（））
????print（output.shape）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????文件??????????40??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\.gitignore
?????文件????????1064??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\LICENSE
?????文件????????3586??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\README.md
?????目錄???????????0??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\basenet\
?????文件???????????0??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\basenet\__init__.py
?????文件????????2805??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\basenet\vgg16_bn.py
?????文件????????2753??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\craft.py
?????文件????????9099??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\craft_utils.py
?????目錄???????????0??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\figures\
?????文件??????870634??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\figures\craft_example.gif
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?????文件????????4833??2019-08-02?13:10??CRAFT-pytorch-master\test.py