包含训练代码、预测代码、数据划分代码、网络代码等，采用pytorch框架所写。

DeepLabv3+水稻稻穗语义分割模型在Pytorch当中的实现 ### 目录 1. [性能情况 Performance](#性能情况) 2. [所需环境 Environment](#所需环境) 3. [注意事项 Attention](#注意事项) 4. [文件下载 Download](#文件下载) 5. [训练步骤 How2train](#训练步骤) 6. [预测步骤 How2predict](#预测步骤) 7. [评估步骤 miou](#评估步骤) 8. [参考资料 Reference](#Reference) ### 所需环境 torch==1.2.0 ### 注意事项 代码中的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。 ### 训练步骤 #### a、训练voc数据集 1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation.py）。 有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务

PyTorch中带有MobileNet后端的RetinaFace推理代码 步骤1： cd cython python setup.py build_ext --inplace 第2步： python inference.py 评估（宽屏）： Easy Val AP：0.8872715908531869 中值AP：0.8663337842229522 硬值AP：0.771796729363941 试验结果： 参考： @inproceedings {deng2019retinaface，标题= {RetinaFace：野外单阶段密集脸定位}，作者= {Deng，Jiankang和Guo，Jia和Yuxiang，Zhou和Jinke Yu和Irene Kotsia和Zafeiriou，Stefanos}，书名= { arxiv}，年份= {2019}}

用PyTorch实现MNIST手写数字识别（整套流程，附对应源码文件）简单小例子 环境配置 在开始之前，我们需要进行一些环境配置，包括安装PyTorch、numpy和matplotlib等必要的Python库。 安装Anaconda 我们可以从官网下载适合自己系统的Anaconda安装包，安装时需要勾选添加环境变量选项。 创建环境 在Anaconda Prompt中输入以下命令： conda create --name pytorch_env python=3.8 该命令将创建一个名为pytorch_env的环境，并使用Python 3.8版本。

VQ-VAE 这是VQ-VAE的轻量级（200 loc）实现。 用于减少计算到嵌入距离所需的内存。 引入了一个敏感度术语，以使所有嵌入都使用。 从距离到嵌入的时间减去了一段时间以来未使用的灵敏度。 在找到最小距离之前。 要求 Python 3.6 PyTorch 0.3 张量理解 训练 默认情况下，它在cifar10上训练 python vq-vae-img.py 编辑超级参数，源代码中的路径以在ImageNet上进行训练 我使用跟踪模型学习进度。 默认情况下它是关闭的，使用--lera启用它。 经过40k次迭代（K = 512，D = 128）后的ImageNet重建 执照 麻省理工学院

GNN、pytorch-geometric 四个包 torch_cluster scatter sparse spline_conv

An implementation of Deep Recursive Residual Network for Super Resolution (DRRN), CVPR 2017

PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前，需要先安装PyTorch和Torchvision，以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv

StyleGAN2的PyTorch实现（非官方） 该存储库包含以下论文的PyTorch实现： 分析和改善StyleGAN （StyleGAN2）的图像质量作者：Tero Karras，Samuli Laine，Miika Aittala，Janne Hellsten，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 论文： : 视频： : 动机 据我所知，styleGAN2的pytorch 1.0实现仍然没有NvLabs发布（Tensorflow），因此，我想在pytorch1.0.1上实现它，以扩展其在pytorch社区中的使用。 注意 @日期：2019.12.16 @info：设置位于opts / opts.py中。 您可以更改为自己的数据集，并选择64、128、256等分辨率。 @日期：2019.12.27 @info：需要帮助！ 经过约2周的实验，该版本仍难以收

DRLND-project-2 该存储库包含项目2的实现。 项目详情 到达者 该项目实现了PPO，用于解决Unity环境中的连续控制问题-使机械臂跟随旋转的航点-在具有20个代理的变体版本上。 最终执行记录： 当手臂末端位于目标球体内/目标航路点的固定范围内时，每个代理随时间累积的奖励。 代理的目标是遵循路标。 对于每个代理，状态空间具有33个维度，而动作空间具有4个连续维度。 该任务是情节性的，当特工在100个连续情节中获得+30的平均分数时，该任务被认为已解决。 履带式 该项目的可选/额外/挑战部分是控制爬虫。 在面对正确方向和该方向的速度时，每个四脚实体尝试遵循目标目标时，每个代理随时间累积的奖励。 该环境具有12个代理，每个代理以129维观察状态，并以20维控制动作。 该环境基于。 入门 依存关系 可以根据依赖关系来设置此项目的依赖关系。 以下说明将引导您逐步设置该