PyTorch实现
当前话题为您枚举了最新的 PyTorch实现。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
reid-GAN-pytorch实现教程
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。
Matlab
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2024-05-19
基于PyTorch的DnCNN去噪代码Matlab-DnCNN-PyTorch实现
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。
Matlab
2
2024-07-28
PyTorch实现的常用深度学习损失函数
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)
数据挖掘
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2024-05-25
PyTorch TVNet: 视频图光流生成实现
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。
Matlab
3
2024-05-31
使用PyTorch实现的Matlab求导代码-Diff-FMAPs
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。
Matlab
0
2024-08-18
订单分批Matlab代码Pytorch实现端到端唇读模型
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
Matlab
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2024-09-27
实验结果分析:使用 PyTorch 实现手写数字 MNIST 识别的完整示例
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。
算法与数据结构
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2024-05-16
PyTorch DataLoader 数据加载深度解析
PyTorch DataLoader 数据加载深度解析
本篇深入剖析 PyTorch DataLoader 的 next_data 数据加载流程,揭秘其高效数据迭代背后的机制。
DataLoader 迭代流程:
初始化迭代器: 调用 iter(dataloader) 创建迭代器, DataLoader 内部会实例化一个 _MultiProcessingDataLoaderIter 对象。
获取数据批次: 调用 next(dataloader_iterator) 获取下一批数据。
a. 工作进程请求数据: _MultiProcessingDataLoaderIter 内部维护多个工作进程,每个进程通过管道从主进程获取数据索引。
b. 主进程准备数据: 主进程根据索引从 Dataset 中获取数据,并进行必要的预处理,如数据增强、张量转换等。
c. 数据传输: 主进程将处理好的数据批次放入队列。
d. 工作进程读取数据: 工作进程从队列中读取数据批次,用于模型训练。
迭代结束: 当所有数据遍历完毕后,抛出 StopIteration 异常,结束迭代。
关键机制:
多进程加速: DataLoader 利用多进程机制并行处理数据,提高数据加载效率,充分利用 CPU 资源。
预读取机制: DataLoader 会预先读取下一批数据,避免模型训练等待数据加载,提升训练速度。
数据队列: DataLoader 使用队列进行数据传输,实现主进程和工作进程之间的异步通信,防止数据阻塞。
总结:
DataLoader 通过多进程、预读取和数据队列等机制实现了高效的数据加载,为 PyTorch 模型训练提供了强大的数据支持。
算法与数据结构
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2024-05-28
Matlab中DW检验的代码实现-RetinaFace.pytorch快速的RetinaFace工具
在Matlab中实现了DW检验的代码,并将其移植到PyTorch中的RetinaFace模型中。该模型仅有1.7M大小,支持使用mobilenet0.25或resnet50作为骨干网,以获得不同的性能结果。我们还提供了Mxnet中的官方代码。此外,我们针对移动和边缘设备提供了面向python训练到C++推理的人脸检测器。在WiderFace数据集上的性能测试显示,当使用原始比例秤时,ResNet50达到了95.48%的精度。
Matlab
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2024-09-26
高效通用视频超分辨率技术EGVSR的Matlab和PyTorch实现
这是EGVSR在Matlab和PyTorch中的实现。EGVSR是一个高效通用的视频超分辨率技术,使用子像素卷积优化了TecoGAN模型的推理速度。该项目提供了一个统一的框架,支持包括VESPCN、SOFVSR、FRVSR、TecoGAN以及我们的EGVSR在内的多种DL方法。提供了多个测试数据集,包括Vid4、Tos3和新数据集Gvt72,以确保模型在不同场景下的优越性能。此外,通过优化,模型在推理速度和整体性能上均有显著提升。
Matlab
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2024-09-27