基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别，训练更大数据集，这个模型使用的是spectrogram
源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch/tree/develop
2022-11-17 19:27:16
27.99MB
基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别，训练中文数据集，这个模型使用的是fbank预处理方法。
源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch/tree/develop
2022-11-17 19:27:13
24.31MB
基于pytorch预训练模型使用Faster RCNN调用摄像头进行目标检测【无敌详细！简单！超少代码！】
2022-11-17 14:59:06
4.9MB
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pytorch构建双模型
第一部分：构建”se_resnet152″,”DPN92()”双模型
import numpy as np
from functools import partial
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from torch.optim import SGD,Adam
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.optim.o
2022-11-16 15:47:58
40KB
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PCT：点云变压器
这是PCT的Pytorch实施：点云变压器。
论文链接： :
要求
python> = 3.7
火炬> = 1.6
h5py
scikit学习
和
pip install pointnet2_ops_lib/.
该代码来自 和
楷模
我们在ModelNet40（ ）验证数据集上获得了93.2％的准确性
模型的路径在./checkpoints/train/models/model.t7中
培训和测试示例
# train
python main.py --exp_name=train --num_points=1024 --use_sgd=True --batch_size 32 --epochs 250 --lr 0.0001
# test
python main.py --exp_name=test --num_points=1024 --use_sg
2022-11-13 21:17:00
10.23MB
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主要介绍了pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2022-11-12 10:27:03
57KB
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基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别超大数据模型，这个模型使用的是声谱图(spectrogram）
注意是release/1.0分支，源码地址是：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch/tree/release/1.0
2022-11-11 16:31:16
64.96MB
基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别超大数据模型，这个模型使用的是梅尔频谱（melspectrogram）
注意是release/1.0分支，源码地址是：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch/tree/release/1.0
2022-11-11 16:31:15
62.67MB