通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿 :left-right_arrow: 保留图像内容，CVPR'20。 CVPR 2020论文“通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿”的官方代码 :left-right_arrow: 保留图像内容”。 我们重新排列了VITON数据集以便于访问。 推理 python test.py 数据集分区我们提出了一个标准，介绍了对某些参考图像进行试戴的难度。 我们选择评估试穿难度的具体要点 我们使用姿势图来计算试穿的难度等级。 其背后的主要动机是服装区域中的遮挡和布局越复杂，难度就越大。 并给出了公式， 计算试穿参考图像难度的公式 其中t是某个关键点，Mp'是我们考虑的关键点集合，N是集合的大小。 细分标签 0 - > Background 1 - > Hair 4 - > Upclothes 5 - > Left-shoe 6 - > Right-shoe 7 - > Noise 8 - > Pants 9 - > Lef

入门网络

和声2 神经网络音乐生成 利用最先进的 NLP 模型来生成人类发声的音乐 该项目是由加州大学伯克利分校的 John Canny 教授主持的 CS282-设计和可视化神经网络课程的一部分。 目标 我们调查了以下研究问题：“我们如何构建一个模型来生成离散标记序列，这些标记不仅可以模拟短期模式，还可以模拟长期模式。” 我们将结合音乐生成进行这项研究——节奏和旋律是短期模式，形式和结构是我们将尝试建模的长期模式。 背景 关于人工音乐生成的挑战已经有广泛的研究。 最近的方法包括 LSTM 和双 STM 架构 [1]，SeqGAN 架构，它训练生成对抗网络以通过策略梯度 [2] 或 GAN [3] 生成结构化序列。 然而，最新的进展来自 OpenAI，并利用了 NLP 深度学习模型的最新突破。 他们使用的是变压器的改进版本，称为音乐变压器。 该模型使用注意力机制：每个输出元素都连接到每个输入元素，并且它们之间的权重是动态计算的。 它没有明确地通过对音乐的理解进行编程，但它可以通过学习预测标记（以结合音高、音量和乐器信息的方式编码的音符）来发现和声、节奏和风格的模式。 MIDI 文件。 有关更多信息

linux离线安装gcc、make、build-essential、Realtek8125b网卡驱动，解压后查看说明，按照说明一步到位，无需网络。

matlab bp神经网络激活函数的代码BP神经网络Matlab 描述 Matlab中的BP神经网络。 教程 该程序用于Matlab的主要应用程序来生成和训练BP神经网络。 我选择Sigmoid作为隐藏层的激活函数，并选择Linear函数作为输出层的激活函数。 在运行程序之前，应将所有文件添加到Matlab路径中。 除非要改进我的代码，否则最好在BPtrain.m中运行该程序。 您只需更改默认值即可在BPtrain.m中更改训练集，隐藏层中的神经元数量，学习率，重复次数和检查间隔。 如果输入大小和输出大小均为1，则可以运行film.m来生成显示训练过程的电影。 可以在和gif180906.gif中看到一个示例。 此外，您可以随时暂停BPtrain.m并使用下面的代码检查您的训练结果。 plot(x, y) 注意：如果上面的代码不起作用，请继续运行BPtrain.m一段时间，然后再次暂停。 可能是因为脚本在另一个工作空间处停止了。 享受BPNN和Matlab的乐趣！ 欢迎提出建议和调整（以及STAR）。 由Bill在北京创建7/9/2018

网络科学与Python和NetworkX快速入门指南 Packt发行的《使用Python的网络科学和NetworkX快速入门指南》 这是Packt发行的的代码库。 有效地浏览和可视化网络数据 这本书是关于什么的？ NetworkX是领先的免费开源软件包，用于使用Python编程语言进行网络科学。 NetworkX可以跟踪个人和关系的属性，查找社区，分析弹性，检测关键网络位置以及执行各种重要任务。 在版本2的最新发行版中，NetworkX已更新为更强大且易于使用。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解如何管理用户，组和权限 使用Linux Unified Key Setup / Luks加密和解密磁盘 设置SSH以进行远程访问，并将其连接到其他节点 了解如何添加，删除和搜索软件包 使用NFS和Samba与其他用户共享目录 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组

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通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，ICLR 2021（聚焦） | [NEW！]是时候玩我们的！ 条件生成对抗网络的许多任务特定变体已经开发出来用于图像完成。 然而，仍然存在严重的局限性，即在处理大规模缺失区域时，所有现有算法都倾向于失败。 为了克服这一挑战，我们提出了一种通用的新方法，该方法通过对有条件和随机样式表示形式进行共调制来弥合图像条件和最近调制的无条件生成体系结构之间的差距。 此外，由于缺乏用于图像完成的良好定量指标，我们提出了新的配对/未配对初始判别分数（P-IDS / U-IDS） ，该指标可通过线性可分离性来可靠地测量修复图像与真实图像之间的感知保真度在特征空间中。 实验证明，在质量和多样性方面都优于最新形式的自由形式图像完成功能，并且易于将图像概括为图像到图像的翻译。 通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，，盛怡伦，董悦，肖亮，张兆祥，徐彦清华大学与微软