实施StyleNet：使用LSTM生成样式化的图像标题 战队：蔡丽莎，刘德华 介绍 该项目的目的是实现一种图像字幕模型，该模型具有生成风格化字幕（浪漫或有趣）的能力。 我们将基于Microsoft Research Redmond的论文“ StyleNet：用样式生成有吸引力的视觉字幕”建立模型。 我们的模型将以Pytorch编写。 数据 我们的模型使用两个数据集。 第一个是具有图像和事实字幕的Flickr10k数据集，该数据集用于我们的图像字幕任务。 对于我们的语言模型，我们将使用由原始论文的作者发布的FlickrStyle 7k数据集。 技术概述 LSTM模型 我们将从本文应用因式分解LSTM模型。 对于图像字幕，文献中常用的策略是采用预先训练的CNN模型作为编码器，以将图像映射到固定尺寸的特征向量，然后使用LSTM模型作为解码器，以基于图像向量生成字幕。 在这里，“分解的LSTM”

MobileNet V2的PyTorch实施 + Release of next generation of MobileNet in my repo *mobilenetv3.pytorch* + Release of advanced design of MobileNetV2 in my repo *HBONet* [ICCV 2019] + Release of better pre-trained model. See below for details. 如Mark Sandler，Andrew Howard，Menglong Zhu，Andrey Zhmoginov和Liang-Chieh Chen所讲的，使用框架对ILSVRC2012基准进行了。 此实现提供了一个示例过程，用于训练和验证任何流行的深度神经网络体系结构，并集成了模块化数据处理，训练，日志记录和可视化。

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初始分数火炬 Pytorch缺少用于计算GAN初始得分的代码。 该存储库填补了这一空白。 但是，我们不建议使用初始分数来评估生成模型，有关原因，请参见。 入门 克隆存储库并导航到它： $ git clone git@github.com:sbarratt/inception-score-pytorch.git $ cd inception-score-pytorch 要生成随机的64x64图像并计算初始分数，请执行以下操作： $ python inception_score.py 唯一的功能是inception_score 。 它获取一张归一化为[0,1]范围的numpy图像列表和一组参数，然后计算初始分数。 请确保您的图像是3x299x299，如果不是（例如，您的GAN在CIFAR上接受过培训），请在将图像传递到初始网络之前，将resize=True传递给该函数，使其使用双线性插

Python-用于3D人体姿态估计的PyTorch实现 用于3D人体姿态估计的PyTorch实现

这是我自己用pytorch来写的GAN的代码， 代码比较简单，只有一个文件，直接把文件拉进去，然后运行即可。 这里还需要用到MNIS的一个数据集，相关的数据集我已经上传了。 有需要的人可以到我那里去下载。

3D-GAN-火炬 Pytorch实现。 数据集 wget http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip unzip 3DShapeNetsCode.zip mv 3DShapeNetsCode ModelNet

https://download.csdn.net/download/weixin_32759777/12346888这个代码的训练集2