EfficientNet_classification。EfficientNet在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用。该文件包含python语言编写的model文件、my_dataset文件、predict文件、train文件、配置文件等。能够实现训练自己的数据集进行图像分类，以及对训练后的网络进行测试。EfficientNet利用NAS(Neural Architecture Search)搜索技术，将输入分辨率，网络的深度、宽度三者同时考虑，搭建更nice的网络结构。EfficientNet-B0的网络框架，总体看，分成了9个Stage：Stage1 是一个卷积核大小为3x3，步距为2的普通卷积层（包含BN和激活函数Swish）；Stage2～Stage8 是在重复堆叠 MBConv 结构；Stage9 是一个普通的1x1的卷积层(包含BN和激活函数Swish) + 一个平均池化层 + 一个全连接层组成

这个代码主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。

Pytorch ViT Pytorch ViT

yolov5_4.0-pytorch预训练模型yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt

PyTorch 官方教程 Every other day we hear about new ways to put deep learning to good use: improved medical imaging, accurate credit card fraud detection, long range weather forecasting, and more. PyTorch puts these superpowers in your hands, providing a comfortable Python experience that gets you started quickly and then grows with you as you—and your deep learning skills—become more sophisticated. Deep Learning with PyTorch will make that journey engaging and fun.

Neural IMage Assessment的一个PyTorch实现

天池农业比赛代码，可借鉴deeplab。

基于 Pytorchet GoogLeNet 的图像分类实战 完整代码 数据 可直接运行 CIFAR-10分类

图像分割u-net网络代码，基于pytorch

softmax_variants softmax变体的各种损失函数：中心损失，余面损失，高边距高斯混合，由pytorch 0.3.1实现的COCOLoss 训练数据集是MNIST 您可以直接运行代码train_mnist_xxx.py重现结果 参考文件如下： 中锋失利：温彦东，张凯鹏，李志峰和乔巧。 一种用于深度人脸识别的判别性特征学习方法。 ECCV 2016 Cosface损失：王浩，王一彤，周正，邢吉，狄宏恭，周静超，李志峰和刘伟。 CosFace：用于深脸识别的大余量余弦损失。 CVPR2018 大幅度高斯混合损失：万维涛，钟元仪，李天鹏，陈建生。 重新考虑图像分类中损失函数的特征分布。 CVPR 2018 COSO损失：刘宇，李洪阳，王小刚。 重新思考特征识别和聚合，以进行大规模识别。 NIPS研讨会2017 学到的二维嵌入功能包括： softmax损失 可可