深度学习经典书籍 Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courville 译者： 赵申剑 , 黎彧君 , 符天凡 , 李凯 责编： 王峰松

对抗学习的半监督语义分割 此回购是以下论文的pytorch实现： ，，刘彦婷，， 英国机器视觉会议（BMVC）的会议记录，2018年。 联系人︰洪志智（whung8 at ucmerced dot edu） 该代码是从pytorch DeepLab实现（ ）大量借用的。 基线模型是DeepLabv2-Resnet101，没有进行多尺度培训和CRF后处理，在VOC2012验证集上的平均IOU为73.6% 。 如果发现对您的研究有用，请引用我们的论文。 @inproceedings{Hung_semiseg_2018, author = {W.-C. Hung and Y.-H. Tsai and Y.-T. Liou and Y.-Y. Lin and M.-H. Yang}, booktitle = {Proceedings of the British Machine

自动驾驶汽车的深度学习：Deep Learning for Self-Driving Cars（课程讲义） 通过建立自动驾驶汽车的应用主题，介绍深度学习的实践。它对初学者开放，是为那些刚接触机器学习的人设计的，但它也可以帮助现场的高级研究人员寻找深度学习方法及其应用的实用概述。

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PyTorch中MIT ADE20K数据集上的语义分割这是MIT ADE20K场景解析数据集（http://sceneparsing.csail.mit.edu/）上语义分割模型的PyTorch实现。 ADE20K是PyTorch中MIT ADE20K数据集上最大的开源语义分割。这是MIT ADE20K场景解析数据集（http://sceneparsing.csail.mit.edu/）上语义分割模型的PyTorch实现。 ADE20K是由MIT计算机视觉团队发布的最大的用于语义分割和场景解析的开源数据集。 请通过以下链接在Caffe和Torch7上找到我们的数据集和实施的存储库：https://github.com/CSAILVision/sceneparsing如果您只是想玩我们的

加入我们 什么是合成数据？ 合成数据是不是从现实世界事件中收集的人为生成的数据。它在不包含任何可识别信息的情况下复制了真实数据的统计组成部分，从而确保了个人的隐私。 为什么要合成数据？ 合成数据可用于许多应用程序： 隐私 消除偏见 天平数据集 增强数据集 ydata合成 该存储库包含与用于生成综合数据（特别是常规表格数据和时间序列）的对抗网络有关的材料。它包含一组使用Tensorflow 2.0开发的不同GAN架构。其中包括一个示例Jupyter Notebook，以说明如何使用不同的体系结构。 快速开始 pip install ydata-synthetic 例子 在这里，您可以找到用于综合表格数据的程序包和模型的用法示例。 信用欺诈数据集 库存数据集 项目资源 合成GitHub： ： 综合数据社区松弛： 在此存储库中，您可以找到以下GAN架构： 表格数据 顺序数据

pytorch-liteflownet 这是使用PyTorch对LiteFlowNet [1]的个人重新实现。 如果您要利用这项工作，请相应地引用本文。 另外，请确保遵守作者的。 如果您要使用此特定实现，请适当确认它[2]。 有关这项工作的原始Caffe版本，请参阅： : 我的另一个光流实现： : 我的另一个光流实现： : 我的另一种光流实现： : 设置 相关层是使用CuPy在CUDA中实现的，这就是为什么CuPy是必需的依赖项的原因。 可以使用pip install cupy安装它，也可以使用CuPy存储库中概述的提供的之一进行pip install cupy 。 如果您想使用Docker，则可以查看pull请求以开始使用。 用法 要在自己的映像对上运行它，请使用以下命令。 您可以在三种型号之间进行选择，请确保查看其型号/代码以获取更多详细信息。 python ru

在PyTorch中使用HigherHRNet进行多人人体姿势估计 这是《 》论文的非官方实现。 该代码是的简化版本，同时考虑了易用性。 该代码与完全兼容。 它同时支持Windows和Linux。 该存储库当前提供： 在PyTorch（> = 1.0）中稍高一点的HigherHRNet实现-与官方权重（ pose_higher_hrnet_* ）兼容。 一个简单的类（ SimpleHigherHRNet ）加载HigherHRNet网络以进行自下而上的人体姿势估计，加载预先训练的权重，并对单个图像或一批图像进行人工预测。 支持多GPU推理。 通过设计实现多人支持（HigherHRNet是一种自下而上的方法）。 运行实时演示程序的参考代码，该演示程序从网络摄像头或视频文件中读取帧。 该存储库是根据存储库。 不幸的是，与HRNet相比，HigherHRNet的结果和性能有些令人失

半监督学习以改善肺癌的检测 使用生成模型和半监督学习促进肺癌检测 用于训练的数据集 LUNA16数据集（ ） Kaggle数据科学碗2017（ ） 建筑学 结果 结节检测器结果 发电机结果 分类器结果 方法 准确性 监督学习 64％ 半监督学习 87.3％ 资源 Kaggle数据科学碗2017内核 Luna2016-肺结节检测 Tensorflow中的半监督学习GAN [链接] DSB2017 [链接] Keras-GAN [链接] 使用很少的数据构建强大的图像分类模型[link] 贡献者： Dhamodhran（ @ svella9 ） 悉达思R科蒂（ siddharthkoti ） 维杰·蒙达拉吉（ Vijay-Mundaragi ）

双水平图神经网络 总览 此存储库包含用于药物相互作用预测的双层图神经网络的代码。 有关详细信息，请参阅我们的论文 用于药物相互作用预测的双层图神经网络。 白云生*，顾坚*，孙宜州，王伟。 ICML 2020图形表示学习及超越（GRL +）研讨会 。 模型 我们引入Bi-GNN建模生物链接预测任务，例如药物-药物相互作用（DDI）和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）。 以药物-药物相互作用为例，使用机器学习的现有方法要么仅利用药物之间的链接结构而不使用每个药物分子的图形表示，要么仅利用单个药物化合物的结构而不对高级DDI使用图形结构图形。 我们方法的关键思想是从根本上将数据视为双层图，其中最高