graph-rcnn.pytorch 我们的ECCV 2018论文Pytorch代码 介绍 该项目是一组基于Pytorch 1.0的重新实现的代表性场景图生成模型，包括： 我们自己的 。 ECCV 2018。 Xu等人。 CVPR 2017 ，Li等。 ICCV 2017 ，Zellers等。 CVPR 2018 ，Zhang等，CVPR 2019 我们的重新实现基于以下存储库： 为什么我们需要这个存储库？ 将所有这些代表性方法收集到一个回购中的目的是在相同设置下跨不同方法建立更公平的比较。 您可能会在最近的文献中注意到，IMP，MSDN，Graph R-CNN和神经母题的报告数量通常令人困惑，尤其是由于IMP样式方法（前三种）和神经母题风格的方法（神经母题）之间存在较大差距纸和其他基于它的变体） 。 我们希望该仓库可以为各种场景图生成方法建立良好的基准，并为研究界做出贡献

使用pytorch搭建自编码器，实现图像的去噪

OpenNMT: 开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植 OpenNMT-py：开源神经机器翻译 这是 OpenNMT 的 Pytorch 端口，OpenNMT 是一个开源 (MIT) 神经机器翻译系统。 它旨在便于研究，在翻译、摘要、图像到文本、形态学和许多其他领域尝试新想法。 OpenNMT-py 作为一个协作开源项目运行。 它目前由 Sasha Rush（剑桥，马萨诸塞州）、Ben Peters（萨尔布吕肯）和 Janyu Zhan（深圳）维护。 原始代码由 Adam Lerer (NYC) 编写。 代码库接近稳定的 0.1 版本。 如果您想要稳定的代码，我们目前建议分叉。 我们喜欢贡献。 请查阅问题页面以获取任何“欢迎贡献”标记的帖子。 目录 要求 功能快速入门 高级引用要求 pip install -r requirements.txt 功能 实现了以下 OpenNMT 功能： 多层双向 RNN，具有注意力和丢失数据预处理从检查点保存和加载 带有批处理和波束搜索的推理（翻译） 上下文gate 多源和目标 RNN (lstm/gru) 类型

动作识别研究 该存储库包含用于动作识别的6种代表性2D和3D方法的一般实现，包括I3D [1]，ResNet3D [2]，S3D [3]，R（2 + 1）D [4]，TSN [5]和TAM [ 6]。 这些代码用于我们对动作识别的分析。 陈春福（Richard）Chen *，Rameswar Panda *，Kandan Ramakrishnan，Rogerio Feris，John Cohn，Aude Oliva和Fanquanfu *，“对基于CNN的时空表示进行动作识别的深入分析”。 *：均摊 如果您使用此仓库中的代码和模型，请引用我们的工作。 谢谢！ @inproceedings{chen2020deep, title={Deep Analysis of CNN-based Spatio-temporal Representations for Action Recog

文章目录前言tensor1.创建tensor2. 基本属性3. 基本方法4. 运算5. GPU运算自动求导Autograd清空grad阻止autograd跟踪 前言 此为小弟pytorch的学习笔记，希望自己可以坚持下去。（2020/2/17） pytorch官方文档 pytorch中文教程 tensor tensor是pytorch的最基本数据类型，相当于numpy中的ndarray，并且属性和numpy相似，tensor可在GPU上进行运算。 tensor常见的基本属性： 1.创建tensor 通常此类方法都有以下属性，特别注意，区别numpy，一般这里的入口参数size都是数字序列，而

深度学习作业_基于resnet50和vgg16网络pytorch框架实现猫狗分类完整源码+代码注释+实验报告.zip 猫狗分类，使用Kaggle猫狗分类的原始数据集，实现模型最终的准确率达到75%及以上。本实验的目的： 为了进一步掌握使用深度学习框架进行图像分类任务的具体流程如：读取数据、构造网络、训练和测试模型 掌握经典卷积神经网络VGG16、ResNet50的基本结构

基于pytorch框架和yolov5实现第一人称射击(FPS)游戏的辅助瞄准系统源码+项目说明.zip ​ 本程序基于pytorch框架与yolov5物体检测平台，实现了人工智能对FPS（第一人称射击）游戏的辅助瞄准。与传统游戏作弊方式不同，本程序不读取或改动游戏的内存数据，而是通过人工智能实时分析游戏画面、确定敌人位置并移动鼠标射击，反应流程与人脑相同，难以被普通反作弊方式检测。本程序的特点有： 单次识别过程经过反复优化，在RTX30系显卡下单次时延$\leq 0.1s$​ 前后端分离，前端启动器UI界面现代化、扁平化，提供参数调节功能并与后端通过json参数共享 设计演示模式，实时展现AI的识别过程 设计静态和动态模式，在敌人静态和近匀速运动时有可观的射击精准度 适配多款射击游戏，对CS:GO（《反恐精英:全球攻势》）单独优化，考虑到鼠标加速与鼠标灵敏度设置对程序参数的影响

这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是AlexNet的神经网络模型，做的是花朵分类识别与预测的案例。代码很详细，容易看懂。 数据集中包含5种类别的花朵。下载运行代码时，记得把数据集的压缩包解压下来，并且改一下代码中载入此数据集时相应的路径哦~

自导网络快速图像去噪 SGN的PyTorch实现以及给定噪声范围的估计PSNR 训练 我在Python 3.6和PyTorch 1.0环境上训练了此SGN。 培训策略与论文相同。 您可以使用以下脚本对自己的数据进行训练（请注意，您需要修改数据集路径）： cd SGN python train.py or sh zyz.sh 测验 我使用ILSVRC2012验证集对4个NVIDIA TITAN Xp GPU进行了培训，并在1个TITAN Xp GPU上进行了测试。 详细信息显示在代码train.py 。 该演示来自SGN的ILSVRC2012验证集（mu = 0，sigma = 30，batchsize = 32、1000000次迭代）。 左：干净的图像（从COCO2014验证集中选择，COCO_val2014_000000264615.jpg） 中：加性高斯噪声+清晰图像 右

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。