reid-GAN-pytorch实现教程

In this guide, we explore how to implement GAN (Generative Adversarial Networks) using MatConvNet. MatConvNet is a MATLAB toolbox that simplifies deep learning network construction, enabling users to build GAN models with ease. This tutorial covers the setup, installation, and steps needed to create a basic GAN model within MatConvNet. Step-by-step instructions are provided to ensure clarity and smooth progress through the model-building process. GAN training involves two primary components: the generator and the discriminator, which are explained in detail along with examples.

这份代码使用PyTorch实现基于Matlab的DnCNN去噪算法。运行此代码需要Python3环境，并依赖于scipy、numpy、scikit-image、PIL、h5py以及PyTorch版本大于等于0.4。您可能需要调整生成训练数据集的路径。训练部分包括使用名为'generate_data.py'的脚本生成的数据集，该数据集可能包含空白数据。使用'train_DnCNN.py'训练模型，模型文件命名为'model_DnCNN_*'。验证部分使用'ValidateResult_DnCNN.py'脚本，需要修改测试集的路径和文件类型。此外，还通过Matlab生成了测试集，用于与其他方法的比较。最终结果基于高斯去噪的BSD68数据集，比较了不同方法的平均PSNR（dB）结果：BM3D、Wireless-Wavelet、Lock Phase Loop、MLP、SpineNet、TNRD、Neural Networks以及改进的DnCNN-S-Re，其中DnCNN-S-Re的PSNR达到了31.75dB。

该代码库提供 Triplet-reid 模型的预训练权重以及使用示例代码，可以用于计算嵌入向量。训练代码已被重新实现，可用于训练新的模型。

一些适用于分类、分割等网络的损失函数PyTorch实现，包括： label-smooth amsoftmax partial-fc focal-loss dual-focal-loss triplet-loss giou-loss affinity-loss pc_softmax_cross_entropy ohem-loss(softmax based on line hard mining loss)

此项目提供了 PyTorch 框架下 TVNet 光流生成模型的实现。该实现简洁易懂，仅包含约 350 行代码，并遵循 PyTorch 模块化风格，方便扩展。最初的 TVNet 实现使用 TensorFlow 框架，可以在这里找到。此外，该项目还提供了演示代码，展示了如何使用 TVNet 生成光流表示，包括对流图的可视化。 要求： Python 3 PyTorch OpenCV（可选） 用法： 将输入帧放入 frame/img1.png 和 frame/img2.png。 运行 python demo.py 生成光流表示。

TP-GAN是基于ICCV17论文的Tensorflow实现，从任何姿势下的单个面部图像中恢复同一个人的正面面部图像。介绍了该算法及其在MultiPIE数据集上的应用。详细信息包括使用Matlab脚本进行输入数据裁剪和预训练模型的优化。如需访问原始MultiPIE数据集，请联系。代码最初使用Tensorflow 0.12编写，但也欢迎其他版本的实现。预计更多功能将在未来发布。

这份Matlab求导代码通过PyTorch的线性不变嵌入实现，便捷地学习该方法。该存储库的代码不用于生成论文结果。安装要求详见requirements.txt文件。根据您的计算机设置，安装PyTorch可能需要额外步骤。您可以通过以下脚本下载数据和预训练模型：python .\data\download_data.py 和 python .\models\pretrained\download_pretrained.py。要训练基本模型和描述符模型，请执行以下命令：python .\code\train_basis.py 和 python .\code\train_desc.py。要在带噪音的FAUST数据集上评估模型，请运行：python .\code\test_faust.py。Matlab脚本的路径为：.\evaluation.m。这些实现的结果包括模型名称和选择。

这是端到端唇读模型的存储库介绍。我们的论文可在这里找到。基于T. Stafylakis和G. Tzimiropoulos的实现，该模型包括2层BGRU，每层有1024个单元。相比Themos的实现，该模型使用的是2层BLSTM，每层有512个单元。更新至2020-06：我们的唇读模型在LRW数据集上的准确率达到了85.5％。Matlab中用于裁剪嘴ROI的坐标为（x1，y1，x2，y2）=（80、116、175、211）。在Python中，固定的嘴ROI可以通过[FxHxW] = [：，115：211，79：175]来实现。训练顺序包括仅视频模型、仅音频模型和视听模型。首先通过时间卷积后端进行训练，可以运行以下脚本：CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python main.py --path '' --dataset

在 MNIST 手写数字数据集上对提出的 PyTorch 手写数字识别模型进行实验评估。模型使用正确率、召回率和 F1-score 作为评价指标。 实验结果表明，该模型能够有效识别 MNIST 手写数字，并在各个指标上取得了优异的性能。