1.创新点分析
在计算机视觉领域，高效的图像分类模型一直是研究热点。
本文将详细解析一个结合了MobileNetV2和空间金字塔池化(SSPP)的深度学习模型实现。
模型概述
这个代码实现了一个轻量级但功能强大的图像分类器，主要包含两个核心组件：
-
MobileNetV2作为特征提取器
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自定义的空间金字塔池化(SSPP)模块
这种组合既保留了MobileNetV2轻量高效的特性，又通过SSPP增强了模型对不同尺度特征的捕捉能力。
代码结构解析
1. SSPP模块
class SSPP(nn.Module):def __init__(self, in_channels, levels=[1, 2, 4]):super(SSPP, self).__init__()self.levels = levelsself.pools = nn.ModuleList()for level in levels:
)
)
-2 输入一个数，统计这个数二进制中1的个数)