循环GAN | 火炬实现，用于在没有输入输出对的情况下学习图像到图像的转换（ ），例如： 新增内容：请检查（CUT），这是我们新的非成对图像到图像翻译模型，可实现快速且高效存储的培训。 *， *，， 加州大学伯克利分校伯克利分校AI研究实验室在ICCV 2017中。（*等额捐款） 该软件包包括CycleGAN， 以及其他方法，例如 / 和Apple的论文。 该代码被写了和。 更新：请检查CycleGAN和pix2pix的实现。 PyTorch版本正在积极开发中，其结果可与该Torch版本相媲美或更好。 其他实现： （由Harry Yang）， （由Archit Rathore撰写

利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码。 实现功能： 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署（tag v1） c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测（tag v1） 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）（tag v1） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分类器进行分类（tag v1）。 可视化特征层。 转载：https://github.com/lxztju/pytorch_classification

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