新闻 1月12日：v0.9.96大大提高了和的灵活性。 查看 12月10日：v0.9.95包括一个新的元组采矿器 。 查看 11月6日：v0.9.94中有一些小错误修复和改进。 文献资料 Google Colab示例 请参阅 以获取可以在Google Colab上下载或运行的笔记本的 。 PyTorch公制学习概述 该库包含9个模块，每个模块都可以在您现有的代码库中独立使用，或组合在一起以形成完整的培训/测试工作流程。 损失函数如何工作 在训练循环中使用损失和矿工 让我们初始化一个简单的 ： from pytorch_metric_learning import losses loss_func = losses . TripletMarginLoss () 要在训练循环中计算损失，请传递模型计算的嵌入以及相应的标签。 嵌入的大小应为（N，embedding_size），标签的大小应为（N），其中N为批处理大小。 # your training loop for i , ( data , labels ) in enumerate ( dataloader ): optimiz

在CIFAR-10数据集上训练的PyTorch模型 我修改了官方实施的流行CNN模型，并对CIFAR-10数据集进行了训练。 我在原始代码中更改了类的数量，过滤器大小，步幅和填充，以便它可以与CIFAR-10一起使用。 我也共享这些模型的权重，因此您只需加载权重并使用它们即可。 通过使用PyTorch-Lightning，该代码具有很高的可复制性和可读性。 支持模型的统计 不。 模型 值累积 否。参数 尺寸 1个 vgg11_bn 92.39％ 28.150百万 108兆字节 2个 vgg13_bn 94.22％ 28.334百万 109兆字节 3 vgg16_bn 94.00％ 33.647百万 129兆字节 4 vgg19_bn 93.95％ 38.959百万 149兆字节 5 网路18 93.07％ 11.174百万 43兆字节 6 资源34 9

主要是介绍计算机视觉的相关理论知识，结合了近期比较火的深度学习技术，初学者可以看看

:flower_playing_cards: AVA数据集 大规模的审美视觉分析数据库 数据集下载 通过Mega或Torrent下载 :cloud: 巨型云 链接： 整个数据集已拆分为64个7z文件。 下载所有zip文件，解压缩第一个文件，它应该可以工作。 约32GB和255,500个图片文件。 :link: 激流 下载并与或其他客户端打开。 还支持磁铁链接。 有关更多详细信息，请访问 。 注意：由于torrent服务器的网络状况，下载过程可能会不稳定。 如果是这样，请改用Mega。 Bibtex： @article{, title= {AVA: A Large-Scale Database for Aesthetic Visual Analysis}, keywords= {images, aesthetics, semantic, quality, AVA, DPChallenge}, journal= {}, author= {N

全卷积网络的端到端目标检测 该项目在PyTorch上提供了“”的实现。 本文中的实验是在内部框架上进行的，因此我们在上重新实现了它们，并报告了以下详细信息。 要求 scipy> = 1.5.4 开始使用 在本地安装cvpods（需要cuda进行编译） python3 -m pip install ' git+https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git ' # (add --user if you don't have permission) # Or, to install it from a local clone: git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git python3 -m pip install -e cvpods # Or, pip

Pytorch实现Vision Transformer模型在CIFAR10数据集上的测试。压缩包，包含了完整的训练、测试输出数据。

项目： 手指计数器 此项目计算由给定的网络摄像头/视频捕获的视频中的手指数。 要求 OpenCV Python 3.7以上 媒体管道 关于项目 Handtracker文件包含一个Handdetector类 该类有两个用于检测手的类方法，即findHands和用于查找位置界标的方法，即findPosition FingerCounter文件包含用于通过网络摄像头捕获视频并计算手指数的模块。 提示ID可以在下面的图片中看到 使用手势进行音量控制 该项目使用手势控制音量 要求 OpenCV Python 3.7以上 媒体管道 麻木 ca 关于项目 Handtracker文件包含一个Handdetector类 该类有两个用于检测手的类方法，即findHands和用于查找位置界标的方法，即findPosition 手势音量控制器文件包含使用手势控制音量的模块。 pycaw是一个库，通过它我们可以

深度演示 概述 该存储库包含一些使用深度学习方法的示例，这些示例用于在MoveIt Task构造函数中掌握姿势的生成。 这些软件包是在运行ROS Melodic的Ubuntu 18.04上开发和测试的。 配套 ：使用深度学习方法在MoveIt Task构造函数中的把握生成阶段构造一个拾取和放置任务 ：使用Dex-Net从深度图像中采样抓取 moveit_task_constructor_gpd ：使用GPD采样来自3D点云的抓取 入门 首先，完成“ 入门指南” 。 在安装依赖项之前，建议先运行： sudo apt update sudo apt upgrade 重要说明：建议在catkin工作区之外安装不是ROS软件包的依赖项。 对于GPD，这包括PCL，OpenCV和GPD库。 对于Dex-Net，这包括gqcnn ， autolab_core ，悟性和可视化。 下面的步骤

PyDenseCRF 这是PhilippKrähenbühl （第2版，）的（基于Cython的）Python包装器。 如果您将此代码用于reasearch，请引用： Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials Philipp Krähenbühl and Vladlen Koltun NIPS 2011 并以脚注或引用的形式提供到此存储库的链接。 安装 该软件包位于PyPI上，因此只需运行pip install pydensecrf即可安装它。 如果您想要最新的版本，可以通过执行以下命令进行安装： pip install git+https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf.git 并忽略了来自本征的所有警告。 请注意，此包装器需要相对较新的Cython版本（至少0.22版），而Ubuntu 14.04随附的版本太旧。 （感谢Scott Wehrwein指出这一点。）我建议您使用并在那里安装最新版本的Cython（ pip ins

工具箱添加到matlab的方法： >>addpath RVCDIR >>startup_rvc RVCDIR是解压该文件夹之后，rvctools文件夹子文件所在目录，注意目录要到rvctools层。命令startup_rvc会将各种子文件添加给你的路径。