之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下： model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to

基于pytorch与yolo-v5的猪脸目标检测模型与代码，带有训练好的模型权重，开箱即用 带有测试样例代码，可以直接运行

深度学习中的GAM注意力机制pytorch实现版本

PIFu：像素对齐的隐式函数，可实现高分辨率的带披肩的人类数字化 消息： [2020/05/04]添加了用于训练数据生成的EGL渲染选项。 现在，您可以使用无头机器创建自己的训练数据！ [2020/04/13]提供了带有Google Colab的演示（包括可视化）。 特别感谢 ！！！ [2020/02/26]许可证已更新为MIT许可证！ 享受！ 该存储库包含“ ”的pytorch实现。 如果您发现该代码对您的研究有用，请考虑引用该论文。 @InProceedings{saito2019pifu, author = {Saito, Shunsuke and Huang, Zeng and Natsume, Ryota and Morishima, Shigeo and Kanazawa, Angjoo and Li, Hao}, title = {PIFu: Pixel-Ali

MVSNet代码超详细注释，PyTorch可运行，其中 temp.py 随机生成图像和内外参，可以快速测试代码并学习网络。

相对论的甘 它是什么？ 此仓库具有相对论GAN的简单实现。 相对论修改了GAN目标，从而大大提高了训练的稳定性。 这两个目标是： 对于发电机培训步骤： err_d = ( torch.mean((y_real - torch.mean(y_gene) - 1) ** 2) + torch.mean((y_gene - torch.mean(y_real) + 1) ** 2) ) 凡y_real是鉴别得分的真实数据和y_gene是鉴别得分假数据 对于鉴别器： err_g = ( torch.mean((y_real - torch.mean(y_gene) + 1) ** 2) + torch.mean((y_gene - torch.mean(y_real) - 1) ** 2)

先用最简单的三层全连接神经网络，然后添加激活层查看实验结果，最后加上批标准化验证是否有效 首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet，命名为net.py import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn,optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets,transforms #定义三层全连接

yolov5-pytorch框架做的铁轨表面缺陷系统，里面加pyqt5界面，可做毕业设计

pytorch图像检索 pytorch实现“深度学习二进制哈希码以快速检索图像，CVPRW 2015”

TimeSformer-Pytorch 实现，是一种基于关注点的纯净，简单的解决方案，可以在视频分类上达到SOTA。 该存储库将仅存储性能最佳的变体“时空分散注意力”，无非就是沿空间之前的时间轴的注意力。 安装 $ pip install timesformer-pytorch 用法 import torch from timesformer_pytorch import TimeSformer model = TimeSformer ( dim = 512 , image_size = 224 , patch_size = 16 , num_frames = 8 , num_classes = 10 , depth = 12 , heads = 8 , dim_head = 64 , attn_dropout =