自己实现的C++版img2col代码+测试代码+pytorch_python验证代码，代码支持任意尺寸的原图大小的像素输入，以及任意个卷积核个数，卷积核可以为任意size，支持存在常数bias

pytorch-toolbelt 是一个Python库，包含一组用于PyTorch的工具，用于快速R＆D原型设计和Kaggle farming Pytorch-toolbelt pytorch-toolbelt 是一个 Python 库，带有一组用于 PyTorch 的花里胡哨，用于快速研发原型和 Kaggle 农业：内部内容使用灵活的编码器-解码器架构轻松构建模型。 模块：CoordConv、SCSE、Hypercolumn、Depthwise 可分离卷积等。 用于分割和分类的 GPU 友好测试时间增强 TTA 对巨大 (5000x5000) 图像进行 GPU 友好推理 日常常见例程（修复/恢复随机种子、文件系统实用程序、指标） 损失：BinaryFocalLoss、Focal、ReducedFocal、Lovasz、Jaccard和骰子损失，翼损失等等。 Catalyst 库的附加功能（批量预测的可视化、附加指标）展示：Catalyst、Albumentations、Pytorch Toolbelt 示例：Semantic Segmentation @ CamVid 为什么诚

低速HFR的双变量生成 编写的一种的纸面码。 消息 DVG的扩展版本在IEEE TPAMI 2021中发布（ ），其代码在发布。 新发布的扩展版本比该版本具有更强大的性能。 先决条件 Python 2.7 火炬0.4.1和火炬视觉0.2.1 训练发电机 下载已在MS-Celeb-1M数据集上进行预训练的LightCNN-29模型（ ）。 训练发电机： sh run_train_generator.sh 请注意，这是我们原始代码的简化版本： 1.消除了论文中的多样性损失和对抗性损失。 2.分布对齐损失由最大平均差异（MMD）损失代替。 训练期间生成的结果将保存为./results 。 从噪点生成图像 使用训练有素的生成器来采样100,000个配对的异构数据： Python val.py --pre_model './model/netG_model_epoch_50_iter_0

深度学习环境搭建pytorch+CUDA+python3.8

mobilenetv2_deeplabv3_pytorch 注意：最终目的是使用deeplabv3_plus_nv2进行肖像分割！ 从，我们可以了解Deeplab v3 +的详细信息（）。 提供了四个pre_train模型。 使用Mibilenetv2作为特征exstractor根据（上运行 ），我在给予tensorflow分割演示 。 这些代码是pytorch上的mobiletv2_deeplab_v3的实现。 网络架构 在，使用功能save_graph()将tensorflow图获取到pre_train文件夹，然后运行tensorboard --logdir=pre_train pre_train在浏览器中打开tensorboard： 网络架构主要包含： mobilenetv2 ， aspp 。 mobilenetv2 deeplabv3中的mobilenetv2与原始架

Pointnet2.PyTorch修正版，适配高版本pytorch

用pytorch在Gym的游戏中实现Deep-Q-network深度强化学习，实时查看训练效果。 非常适合新手入门学习！！！

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