使用PyTorch实现的Matlab求导代码-Diff-FMAPs

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。

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Matlab求导代码，现在使用Mathematica软件包进行优化处理。

使用Matlab求解函数导数。

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)

利用 PyTorch 实现的 reid-GAN，可使用原始的 Matlab 代码。经改进后，使用简化模型，Rank@1 达到 93.55%，mAP 达到 90.67%。采用了“随机擦除”数据增强方法，重排序策略用于优化结果。修改模型结构，添加了线性层、BatchNormalization 层和 ReLU。需安装 Python 2.7、PyTorch 0.2.0_3 和 Torchvision。数据集准备：同 ID 的图像放置在一个文件夹中。

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法可以解决多种优化问题，如：TSP问题、生产调度问题、轨道优化问题等，在现代优化算法中占据了重要的地位，本例使用遗传算法求解最优解。

MATLAB软件中采用叠加法实现线性卷积的源代码，适合学生学习，并附有详细的注释。

这是首次使用Github来分享线性规划的MATLAB代码。以下两个程序均出自《运筹学基础及其MATLAB英语》一书，作者是李工农。MATLAB程序Ssimplex.m通过单纯形法解决简单的标准线性规划问题。例如，利用MATLAB程序Ssimplex.m来解决如下线性规划问题：求解极大值情况下的标准线性规划问题，需将其转换为以下标准形式。只需在MATLAB提示符下输入相应的矩阵A、价值系数向量c和资源向量b（均按列向量输入），即可调用该程序进行计算。计算结果显示，经过两次迭代得到的最优解为x1=25, x2。