超分辨率matlab代码韩 我们的ECCV 2020论文“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”的PyTorch代码 该存储库适用于以下论文中介绍的HAN 张玉伦，李坤鹏，李凯，王丽晨，钟斌能和付云，“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”，ECCV 2020， 该代码基于RCAN（PyTorch）构建并在具有Titan X / 1080Ti / Xp GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python3.6，PyTorch_0.4.0，CUDA8.0，cuDNN5.1）上进行了测试。 内容 介绍 信息功能在单图像超分辨率任务中起着至关重要的作用。 事实证明，渠道关注对于保留每一层中信息量丰富的功能是有效的。 但是，频道注意力将每个卷积层视为一个单独的过程，从而错过了不同层之间的相关性。 为了解决这个问题，我们提出了一个新的整体注意网络（HAN），该网络由一个图层注意模块（LAM）和一个通道空间注意模块（CSAM）组成，以对图层，通道和位置之间的整体相互依赖性进行建模。 具体地，提出的LAM通过考虑各层之间的相关性来自适应地强调分层特征。 同时，CSAM学习每个通道所有

BERT-NER-Pytorch-master

图片GPT 图像GPT的PyTorch实施基于像素的纸张生成式预训练和随附的。 模型生成的来自测试集的半图像的完成。 输入第一列； 最后一栏是原始图片 iGPT-S已在CIFAR10上进行了预培训。 由于该模型仅在CIFAR10而非所有ImageNet上进行了训练，因此完成程度相当差。 在制品 GPU上的批量k均值用于量化更大的数据集（当前使用sklearn.cluster.MiniBatchKMeans 。） BERT样式的预训练（当前仅支持生成。） 从OpenAI加载预训练的模型。 重现至少iGPT-S结果。 根据他们的，最大的模型iGPT-L（1.4 M参数）接受了2500 V100天的培训。 通过大大减少注意力头的数量，层数和输入大小（这会成倍地影响模型大小），我们可以在不到2小时的时间一台NVIDIA 2070上在上训练自己的模型（26 K参数）。 分类微调 采

包括4点： 1、安装Anaconda 2、安装CUDA 3、安装PyTorch 4、安装PyCharm 本次由于选择的PyTorch是1.4版本，支持的是CUDA10.1，所以CUDA安装的版本是10.1。 一、安装Anaconda 1、win10 Anaconda官网 https://www.anaconda.com/distribution/ 如下图，选择 根据自己的电脑位数进行选择，下载后安装即可。注意一点 需要勾选这两个选项。 确认安装成功：打开CMD，输入 conda list 如果出现内容，则代表安装成功。 2、Ubuntu 也打开官网，点击相应版本进行下载，下载后安装即可。

YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以在百度云下载。链接： ： 提取码：hiuq其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）的load_weights参数设置成True，从而获得。 预测步骤 a，使用预训练权

插槽填充 使用RNN和ATIS数据进行插槽填充。 要求 Python3.6 火炬进度条 数据集 航空旅行信息系统（ATIS）数据集。 这是一个示例句子及其来自数据集的标签： 表演 航班 从 波斯顿 至 新的 约克 今天 Ø Ø Ø B部门 Ø B-arr - B日期 结果 双GRU 精确 记起 F1 动车组 99.77 99.83 99.8 测试集 94.78 94.75 94.76

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