pytorch改变tensor维度的方法，包括 view、unsqueeze、squeeze、transpose等方法

图片字幕 介绍 建立一个模型以从图像生成字幕。 给定图像后，模型可以用英语描述图像中的内容。 为了实现这一点，我们的模型由一个编码器（一个CNN）和一个解码器（一个RNN）组成。 为CNN编码器提供了用于分类任务的图像，其输出被馈送到RNN解码器，后者输出英语句子。 该模型及其超参数的调整基于论文和。 我们使用微软Çommon在CO NTEXT（MS COCO）O bjects为这个项目。 它是用于场景理解的大规模数据集。 该数据集通常用于训练和基准化对象检测，分段和字幕算法。 有关下载数据的说明，请参见下面的“数据”部分。 代码 该代码可以分为两类： 笔记本-该项目的主要代码由一系列Jupyter笔记本构成： 0_Dataset.ipynb介绍数据集并绘制一些样本图像。 1_Preliminaries.ipynb加载和预处理数据并使用模型进行实验。 2_Training.ip

基于CenterNet简化后只做目标检测的源代码， 各个文件说明： （一）目录层级 data：存放训练数据，目前只存放了太平洋汽车网的训练数据，主要是识别车牌的位置。只有训练集的数据。 exp：训练中日志存放的位置 images：验证时候图片存放的位置 models：存放训练过程中产生的模型 src：源代码 （二）文件说明： dataset: -- CtdetDataset.py: 读取图片并进行预处理 detector: -- CtdetDetector.py: 预测推理流程 model: 存放各个BackBone的模型代码 prune: -- prune.py: Slimming裁剪方法 train: -- CtdetTrainer.py: 训练主体流程 -- CtdetTrainer_NNI.py: 基于NNI裁剪训练主体流程 -- losses.py: 训练中各种loss的计算方法 utils: -- image.py: 图像处理方法，包括高斯变化，调整亮度、饱和度等方法 -- logger.py: 日志处理方法 src: -- demo_3dcar_ai.py: 一张图片推

new-YOLOv1_PyTorch 在这个项目中，您可以享受： yolov1的新版本 网络 这是PyTorch构建的YOLOv1的新版本： 骨干网：resnet18 负责人：SPP，SAM 火车 批量大小：32 基础LR：1E-3 最多纪元：160 LRstep：60、90 优化器：SGD 在告诉您如何使用该项目之前，我必须说一件事，关于起源yolo-v2与我的yolo-v2之间的区别： 对于数据扩充，我从复制了扩充代码，这是一个复制SSD的极好的项目。 如果有人对SSD感兴趣，只需克隆即可学习！（别忘了给它加注星标！） 所以我不会自己写数据扩充。 我有点懒~~ 我的损失函数和tools.py创建者都在tools.py ，您可以尝试更改任何参数以改进模型。 实验 环境： Python3.6，opencv-python，PyTorch1.1.0，CUDA10.0，

图片分类网络入门练手。在CIFAR10数据集上训练一个分类器的过程包含了神经网络的主要步骤： 1. 加载训练和测试数据集 2. 定义卷积神经网络 3. 定义损失函数 4. 训练神经网络 5. 在测试数据上测试训练好的网络

Pytorch-文本匹配 这是用于文本匹配的代码，所有Deep模型都在pytorch平台上运行 这是一个关于对的竞赛 环境 python 3.6或python 3.5 pytorch 0.4.0 for cpu或gpu（此代码主要在cpu上运行） tqdm scikit学习 代码组织 data用于保存训练，测试，词嵌入矢量或临时文件model用于保存各种Deep模型stacking用于将预测结果保存在各种模型的验证集中data_propresse用于预处理数据submit用于保存提交文件 数据预处理 在目录data_propresse运行文件runme.py 火车 运行文件train.py 合奏 运行文件ensemble2.py

ContourNet：进一步朝着准确任意形状的场景文本检测迈进 这是纸类 （CVPR2020）的基于pytorch的实现。 ContourNet是基于轮廓的文本检测器，它使用一组轮廓点表示文本区域。该存储库建立在pytorch 。 待办事项清单 发行码 安装文件 训练有素的模特 测试和培训文件 评估 在更多数据集上进行实验 重新整理并清理参数 更新 2020/5/6 We upload the models on Drive. 2020/6/11 We update the experiment for CTW-1500 and further detail some training settings. 2020/12/1 We finished 8th in the Xunfei Competition with this repository using only single mo

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在pytorch环境搭建Attention_biLSTM模型，python版本3.7，实现NLP情感分类，内含测试数据，可直接运行

基于Pytorch+resnet50的农作物病虫害识别分类项目源码+病害数据集+项目说明文档.zip 【数据增强】 data_aug.py 用于线下数据增强，支持的增强方式： 高斯噪声 亮度变化 左右翻转 上下翻转 色彩抖动 对比度变化 锐度变化 【使用方法】 第一步：将测试集图片复制到 data/test/ 下 第二步：将训练集合验证集中的图片都复制到 data/temp/images/ 下，将两个 json 文件放到 data/temp/labels/ 下 执行 move.py 文件 执行 main.py 进行训练