zjut
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be28d553fc
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feat(net): 添加 WTConv2d 层并修改 DetailNode 使用- 在 net.py 中添加了 WTConv2d 层的导入- 修改了 DetailNode 类的构造函数，增加了 useBlock 参数
- 根据 useBlock 参数的值，选择使用 WTConv2d层或 InvertedResidualBlock- 更新了 DetailFeatureFusion 和 DetailFeatureExtraction 类，指定了 DetailNode 的 useBlock 参数
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2024-11-18 09:45:51 +08:00 |
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zjut
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ac4225c966
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feat(net): 为 DetailNode模块添加可选卷积块
- 在 DetailNode 类中引入 useBlock 参数，用于选择不同的卷积块
- 新增 DepthwiseSeparableConvBlock 类，实现深度可分离卷积
- 根据 useBlock 的值，选择使用 DepthwiseSeparableConvBlock 或 InvertedResidualBlock
- 优化了网络结构，提供了更多的灵活性和选择性
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2024-11-18 09:45:06 +08:00 |
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zjut
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8d99c2c4f8
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feat(net): 替换 token_mixer 为 SCSA 模块
- 引入新的 SCSA（空间和通道协同注意力）模块
- 用 SCSA 替换原有的 Pooling层作为 token_mixer
- 删除了未使用的 SEBlock.py 文件- 移除了与当前项目无关的 TIAM(CV).py 文件
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2024-11-18 09:45:01 +08:00 |
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zjut
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0cf1726eeb
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feat(net): 新增基础特征融合和细节特征融合模块
- 添加了 BaseFeatureFusion 和 DetailFeatureFusion 两个新类
- 更新了 train.py 中的导入和实例化语句
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2024-11-18 09:45:01 +08:00 |
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zjut
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1bd418f0e4
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feat(net): 增加 SAR 图像处理支持
- 新增 BaseFeatureExtractionSAR 和 DetailFeatureExtractionSAR 模块
- 修改 DIDF_Encoder 类，支持 SAR 图像输入
- 更新测试和训练脚本，增加 SAR 图像处理相关逻辑
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2024-11-18 09:44:53 +08:00 |
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zjut
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344de69cb2
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refactor(net): 重构网络结构并移除未使用的代码
- 移除了未使用的导入语句和冗余代码
- 重构了某些类和方法，提高了代码可读性
- 删除了未使用的变量和注释掉的代码块
- 简化了部分代码结构，提高了运行效率
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2024-11-15 17:48:42 +08:00 |
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c023c0801d
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refactor(net): 注释掉 DetailFeatureExtraction、DetailFeatureFusion 和 DetailFeatureExtractionSAR 类中的 enhancement_module
- 在三个类中注释掉了 enhancement_module 的定义
- 该改动可能是为了暂时禁用增强模块的功能或进行调试
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2024-11-15 09:14:15 +08:00 |
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555515c2dc
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feat(net): 移除 WTConv2d，添加 DEConv 模块
- 删除了 WTConv2d 相关代码
- 新增了 DEConv 模块，包括多种卷积类型
- 更新了 net.py 中的相关调用，移除了 WTConv2d
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2024-11-14 17:15:00 +08:00 |
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30bbfdf86e
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feat(components): 添加 DEConv 和 SEBlock 组件
- 新增 DEConv 组件，用于细节增强卷积
- 新增 SEBlock组件，用于通道注意力机制
- 更新 net.py 中的 DetailNode 结构
- 调整 train.py 中的模型初始化
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2024-11-14 16:59:11 +08:00 |
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zjut
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c1eed72f24
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feat(net): 重构特征融合模块并添加新组件
- 新增 BaseFeatureFusion 和 DetailFeatureFusioin 类，用于特征融合
- 更新 ProjectRootManager 配置，使用本地 Python 3.8 环境
- 修改训练数据集路径
- 优化训练日志输出格式
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2024-11-14 16:02:05 +08:00 |
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5e561ab6f7
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修改代码结构，提高可读性和可维护性；调整训练输出频率。
改进 self.enhancement_module 为
self.enhancement_module = WTConv2d(32, 32)
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2024-10-09 11:35:06 +08:00 |
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96ce7d5fda
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修改代码结构，提高可读性和可维护性；调整训练输出频率。
改进 self.enhancement_module 为
self.enhancement_module = WTConv2d(32, 32)
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2024-10-08 16:50:11 +08:00 |
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7068b627c4
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增加了INN部分的残差连接模块，修改了训练和测试代码以提高代码的可读性和可维护性。- 在train.py中添加了打印所有参数的代码，以方便检查和记录
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2024-10-06 16:58:13 +08:00 |
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faacea007c
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修改代码实现，提高代码可读性和可维护性
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2024-10-06 16:42:18 +08:00 |
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c9e054e236
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修改代码实现，提高代码可读性和可维护性
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2024-10-05 20:49:35 +08:00 |
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HXY13
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f0765f0835
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Update net.py
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2024-06-29 10:54:33 +08:00 |
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HXY13
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da5da74611
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Add files via upload
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2024-06-03 19:36:29 +08:00 |
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