概述 该代码适用于以下论文：用于视网膜血管分割的空间注意U-Net。 我们报告DRIVE和CHASE DB1数据集的最新性能。 布达佩斯技术经济大学（CME）的郭长禄（Changlu Guo）编写的代码。 我们在Ubuntu 16.04上进行培训和评估，它也适用于Windows和OS。 数据集 数据扩充： （1）随机轮换； （2）增加高斯噪声； （3）色彩抖动； 2. （4）水平，垂直和对角线翻转。 如果您不想进行上述扩充，只需从我的链接下载即可。 快速开始 训练 运行或 测验 运行或Eval_chase.py 环境环境 凯拉斯2.3.1 Tensorflow = = 1.14.0 关于凯拉斯 Keras是一个极简的，高度模块化的神经网络库，用Python编写，能够在TensorFlow或Theano上运行。 它的开发着重于实现快速实验。 能够以最小的延迟将想法付诸

基于pytorch的LSTM时间序列预测的研究（交通流量预测）

柠檬汽水 用于电子病历（EHR）数据的开源深度学习库。 在此库的初始发行版中.. 它基于流行论文实现了2种深度学习模型（LSTM和CNN） 使用合成的EHR数据，该数据是使用开源的 预测最重要的4种 最终目标是 继续添加更多的模型实现 不断添加其他公开可用的数据集 并设有排行榜，以跟踪哪些模型和配置在这些数据集上最有效 安装 可安装的lib即将推出 如何使用 现在，git克隆仓库并运行笔记本.. 仔细阅读以下Quick Start guides以了解基本信息 Quick Walkthrough Running Experiments 设置合成器并生成您喜欢的数据集 进行实验 路线图 排行榜，用于跟踪哪些模型和配置在不同的公开可用数据集上效果最佳。 回调，混合精度等 升级库以使用fastai v2。 或者至少，为fastai风格的回调和构建功能。 更多型号 从中挑选一些最佳的EHR模型并加

1. 线性回归数据集 2. 基于Pytorch实现线性回归/单层神经网络模型

闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip

有条件的U网火炬 有条件的U-Net的非官方pytorch实现 消息 此模型的已发布。 安装 conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install -c conda-forge ffmpeg librosa conda install -c anaconda jupyter pip install musdb museval pytorch_lightning effortless_config tensorboard wandb pydub pip install https://github.com/PytorchLightning/pytorch-lightning/archive/0.9.0rc12.zip --upgrade 评价结果 姓名 control_input_dim control_n

今天小编就为大家分享一篇PyTorch实现AlexNet示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

UNet++模型本身并不是直接用于图片分类的，而是主要用于图像分割任务，特别是医学图像分割。UNet++是UNet模型的一个改进版本，通过引入深度监督和密集跳跃连接来增强特征提取和融合的能力，从而提高了分割精度。 然而，如果你希望使用类似UNet++的结构进行图片分类任务，你可以进行一些调整。一种可能的方法是将UNet++的解码器部分（即上采样和特征融合部分）替换为一个全局平均池化层和一个全连接层，以便输出分类结果。 以下是一个大致的步骤，描述如何将UNet++结构适应于图片分类任务： 编码器部分：保持UNet++的编码器部分不变，这部分主要用于从输入图像中提取特征。编码器通常由多个下采样块组成，每个块包含卷积层、归一化层和激活函数。 特征融合：在编码器部分，不同层次的特征图可以通过跳跃连接进行融合。这些融合的特征图有助于捕获不同尺度的信息。 替换解码器：在UNet++中，解码器部分负责将融合后的特征图上采样到与原始输入图像相同的尺寸。然而，在图片分类任务中，我们不需要这样的上采样过程。因此，你可以将解码器部分替换为一个全局平均池化层，用于将特征图转换为一个固定大小的特征向量

Pytorch InsightFace 将来自预训练的ResNet模型移植到pytorch。 模型 LFW（％） CFP-FP（％） AgeDB-30（％） MegaFace（％） iresnet34 99.65 92.12 97.70 96.70 iresnet50 99.80 92.74 97.76 97.64 iresnet100 99.77 98.27 98.28 98.47 安装 pip install git+https://github.com/nizhib/pytorch-insightface 用法 import torch from imageio import imread from torchvision import transforms import insightface embedder = insightface

pix2pix 有条件对抗网络的图像到图像翻译的PyTorch实现 纸和官方代码 介绍 Pix2Pix是一个图像到图像的翻译项目，它可以做很多事情，下面仅显示其中一些： 它基于条件GAN，其中条件不是矢量或图像，而是图像。如下所示： 发电机 本文比较了两种不同的生成器，编码解码器和U-Net。 结果表明，U-Net可以做得更好，这可能是因为U-Net具有一些跳过连接，这使您可以更好地了解底层功能。 判别器 本文使用patchGAN作为判别器，这意味着我们不判断整个图像对，而是判断一些图像补丁，然后取平均值。 这样可以加快训练阶段，并可以处理不同大小的图像。 数据集 团队还会发布一些不错的数据集，您可以免费下载。 我将使用城市景观数据集。 您可以下载自己喜欢的数据集并放入数据子目录。 要求 火炬0.4.0 火炬视觉 火 我使用pytorch 0.4.0来构建此项目，因此您需要更新py