MobileNetV3的PyTorch实现这是MobileNetV3架构的PyTorch实现，如论文Searching MobileNetV3中所述。 一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论MobileNetV3的PyTorch实现。这是论文Searching MobileNetV3中描述的MobileNetV3体系结构的PyTorch实现。 一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论并帮助我解决。 [NEW]小版本mobilenet-v3的预训练模型在线，准确性达到与纸张相同的水平。 [NEW]该文件于5月17日更新，因此我为此更新了代码，但仍然存在一些错误。 [NEW]我在全局AV之前删除了SE

使用TensorLy的Python中的Tensor方法 该存储库包含一系列有关张量学习的教程和示例，以及使用在Python中的实现以及如何使用 ， 和框架作为后端将张量方法与深度学习结合在一起。 安装 您将需要安装TensorLy的最新版本才能按照说明中的运行这些示例。 最简单的方法是克隆存储库： git clone https://github.com/tensorly/tensorly cd tensorly pip install -e . 然后只需克隆此存储库： git clone https://github.com/JeanKossaifi/tensorly_notebooks 您准备好出发了！ 目录 1-张量基础 2-张量分解 塔克分解 3-张量回归 低秩张量回归 4-Tensor方法和MXNet后端的深度学习 通过梯度下降的塔克分解 张量回归网络 5-使用PyT

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

深度照明器 Deep Illuminator是设计用于图像重新照明的数据增强工具。 它可用于轻松高效地生成单个图像的多种照明方式。 它已通过多个数据集和模型进行了测试，并已成功改善了性能。 它具有使用创建的内置可视化工具，以预览如何对目标图像进行照明。 增强实例 用法 使用此工具的最简单方法是通过Docker Hub： docker pull kartvel/deep-illuminator 可视化器 有了Deep Illuminator图像后，请运行以下命令以启动可视化器： docker run -it --rm --gpus all \ -p 8501:8501 --entrypoint streamlit \ kartvel/deep-illuminator run streamlit/streamlit_app.py 您将可以在localhost:8501上与它进行交互。

Deep adversarial metric learning for cross-modal retrieval

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Deep Learning Toolbox用户指南，欢迎下载

Gluon CV工具包 | | | | GluonCV提供了计算机视觉中最先进的（SOTA）深度学习模型的实现。 它是为工程师，研究人员和学生设计的，用于基于这些模型快速制作原型产品和研究思路。 该工具包提供四个主要功能： 训练脚本以重现研究论文中报告的SOTA结果 同时支持PyTorch和MXNet 大量的预训练模型 精心设计的API，可大大降低实施复杂性 社区支持 演示版 在或检查高清视频。 支持的应用 应用 插图 可用型号 识别图像中的物体。 50多个模型，包括 ， ， ， ，... 用它们的检测多个对象图像中的边界框。 ， ， 关联图像的每个像素带有分类标签。 ， ， ， ， ， ， 检测物体并关联对象区域内的每个像素都有一个实例标签。 检测人体姿势从图像。 认识人类的行为在视频中。 MXNet： ， ， ， ， ， ， ，， PyTorch： ， ， ， ，， ， ， 预测深度图从图像。 生成视觉欺骗性图像 ， ， 重新识别场景中的行人 安装 GluonCV构建在MXNe

弱监督定位调查：使用PyTorch中预先训练的CNN进行弱监督对象定位的各种算法的调查