PyTorch项目模板由以下工具赞助； 请通过查看并注册免费试用来帮助支持我们 PyTorch项目模板 聪明地实施PyTorch项目。 PyTorch项目的可扩展模板，包括图像分割，对象分类，GAN和强化学习中的示例。 考虑到深度学习项目的性质，我们没有机会考虑项目结构或代码模块化。 在处理了不同的深度学习项目并面对文件组织和代码重复的问题之后，我们提出了一个模块化项目结构来容纳任何PyTorch项目。 我们还想为社区提供各种PyTorch模型的基础。 这是和之间的联合工作 目录： 为什么使用此模板？ 我们正在为任何PyTorch项目提出一个基准，以帮助您快速入门，在此您将有时间专注于

Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播，Grad-Cam，引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam，方法如下： pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档，您可以在以下位置查看文档： 例子 ＃1分类（2D） ＃2细分（2D） ＃3细分（3D） 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g

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pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中，我们有时候会使用自己定义的算法处理图像，这些算法多是基于numpy或者scipy等包。 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中，能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。下面的代码展示了这个功能` import torch import numpy as np from PIL import Image from torch.autograd import gradcheck class Bicubic(torch.autograd.Function): def basis_function(

matlab中DW检验的代码PyTorch 中的 RetinaFace 的实现。 模型大小只有1.7M，当Retinaface使用mobilenet0.25作为骨干网时。 我们还提供 resnet50 作为骨干网以获得更好的结果。 Mxnet中的官方代码可以找到。 移动或边缘设备部署 我们还为从 python 训练到 C++ 推理的边缘设备提供了一套人脸检测器。 WiderFace Val 单秤性能 当测试秤是原始秤时 风格 简单的 中等的 难的 预训练 批量大小 火车大小 ResNet50 95.48% 94.04% 84.43% 真的 24 840 Mobilenet0.25（原图比例） 90.70% 88.16% 73.82% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw) 90.5% 87.5% 72.1% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw,替换ssh为dw) 89.7% 86.7% 69.9% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw,替换ssh为dw,outchannel=32) 89.6%

马普里 这是一个多代理项目（commnet ） pytorch用于多代理粒子环境“ simple_spread”（ ） 推理： 通讯网： Bicnet： Maddpg： 训练曲线： 如何使用 点安装-r requirements.txt cd MAProj /算法 python ma_main.py --algo maddpg --mode火车 待办事项清单 受过更多地图训练 修复图形内存泄漏 博客链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/143776727

这是visdom安装失败的第二种解决方案，关于第一种解决方案以及详细使用步骤，可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/108364679

MoCo：用于无监督视觉表示学习的动量对比 这是MoCo的PyTorch实现： @Article{he2019moco, author = {Kaiming He and Haoqi Fan and Yuxin Wu and Saining Xie and Ross Girshick}, title = {Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning}, journal = {arXiv preprint arXiv:1911.05722}, year = {2019}, } 它还包括的实施： @Article{chen2020mocov2, author = {Xinlei Chen and Haoqi Fan and Ross Girshick and Kaimi

d2l_zh 《动手学深度学习》第二版PyTorch版本 运行环境：Google Colab