PyTorch

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。

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。

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。

该资源提供基于 PyTorch 平台的 SRCNN 图像超分辨率深度学习模型，包括： 网络模型 训练代码 测试代码 评估代码 (可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的峰值信噪比 PSNR 和结构相似度) 预训练权重

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。

您可以从以下链接下载yolo3-pytorch-master.zip文件。这个项目提供了基于PyTorch的YOLOv3实现，适用于目标检测任务。

PyTorch线性回归/单层神经网络实践 本资源包含线性回归数据集与相应的PyTorch代码实现，可用于构建和训练线性回归模型以及单层神经网络模型。 资源内容: 线性回归数据集 PyTorch线性回归模型代码 PyTorch单层神经网络模型代码 通过学习本资源，您将能够: 理解线性回归和单层神经网络的基本原理 使用PyTorch构建和训练模型 分析模型性能 应用模型进行预测 适用人群: 机器学习初学者 PyTorch学习者 对线性回归和神经网络感兴趣的人士

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

该项目是2020年夏季学期在海德堡的Ruprecht-Karls-University大学举行的“神经网络和序列到序列学习入门”课程的最后提交项目。项目实施不同的书籍推荐系统，并对它们进行比较。传统的推荐系统是用普通的Python编写的，而所有三个神经推荐器都是在PyTorch中实现的。所有神经推荐器均在goodbooks 10k数据集上进行了培训、验证和测试。纯Python的推荐书主要基于Ron Zacharski撰写的《数据挖掘程序员指南-努美拉蒂的古代艺术》。用于传统推荐系统的大部分代码直接从网站和Zacharski页面的章节中获取。为了成功运行程序，需要Python 3.7或更高版本、PyTorch 1.6或更高版本以及Pandas和Matplotlib等相关模块。