DANet-keras

原文地址：Dual Attention Network for Scene Segmentation

论文阅读笔记

源代码pytorch：https://github.com/junfu1115/DANet/

代码组织形式

• train.ipynb:模型训练，包含超参设置、模型调用、训练、可视化。
• test_crop_image.py:模型测试，包含模型加载、测试、可视化。
• dataloaders/generater.py:数据加载，数据路径获取、图片读取、预处理及在线扩充。
• model/danet_resnet101:模型定义。
• layers/attention:PAM空间注意力和CAM通道注意力模块搭建。
• utils/loss.py:损失函数，包含dice_loss、ce_dice_loss、jaccard_loss(IoU loss)、ce_jaccard_loss、tversky_loss、focal_loss
• utils/metrics.py:评价指标，包含precision、recall、accuracy、iou、f1等。
• train.html:训练过程记录，保存为html文件。