深度学习 pdf 文字版，带书签整合版，文件太大，压缩了一下。 作者： 【美】Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛） , 【加】Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥） , 【加】Aaron Courville（亚伦·库维尔） 译者： 赵申剑 , 黎彧君 , 李凯 , 符天凡

试穿瓶 基于的多阶段虚拟试穿深度神经网络。 我们在上层提供了SIMPLE和EASY-to-handle API ，并结合了一些传统的图像处理方法。 特征： 快速Human_Image + Cloth_Image = Gen_Image ，为指定人员穿上指定的上衣。 Flask上的Web和后端响应服务 如何使用 运行完整的服务器代码 将3个下载到/checkpoints 。 安装 启动Flask服务python main.py 客户端使用base64编码图像，并以发送图像。 然后服务器将以相同规则返回结果。 仅运行网络代码 Model.py是唯一需要注意的文件。 安装依赖项并初始化m

带连续卷积的拉格朗日流体模拟 该存储库包含我们ICLR 2020论文的代码。 我们展示了如何使用连续卷积将基于粒子的流体模拟网络训练为CNN。 该代码使您可以生成数据，训练自己的模型或仅运行预训练的模型。 如果您认为此代码有用，请引用我们的论文 ： @inproceedings{Ummenhofer2020Lagrangian, title = {Lagrangian Fluid Simulation with Continuous Convolutions}, author = {Benjamin Ummenhofer and Lukas Prantl and Nils Thuerey and Vladlen Koltun}, booktitle = {International Conference on Learni

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2018年新书，作者Vishnu Subramanian，简介：A practical approach to building neural network models using PyTorch

吴恩达 deeplearning 深度学习 笔记 v5.1，包含1-4所有章节，笔记信息最全，版权所有：吴恩达、黄海广

The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular 原书英文版：http://www.deeplearningbook.org/ 本翻译版本的github地址：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese PS:仅为搬运

目标跟踪算法HCF的改进版，将HCF中的VGG-19特征换成DenseNet特征

deeplearning.ai 第四课 编程作业2 包含所有数据，代码等

使用深度学习框架的红外和可见图像融合 ，吴晓军*，约瑟夫·基特勒国际模式识别大会2018 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见图像融合[C] //模式识别（ICPR），2018年第24届国际会议。 IEEE，2018：2705-2710。 要求 您将需要以下工具来运行此代码： 如果您对此代码有任何疑问，请随时与我联系（ ， ） 融合方法 融合详细内容 多层融合策略 质量指标-Nabf Nabf-'BK Shreyamsha Kumar。 使用离散余弦谐波小波变换基于像素重要性的多焦点和多光谱图像融合。 信号，图像和视频处理，2012年。” 火炬版 仅供参考 https://github.com/GrimReaperSam/imagefusion_pytorch 引文 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见