从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM

ABCNet是一种先进的文本检测模型，尤其在ICDAR（国际文档分析与识别大会）2015年的比赛中表现卓越。这个模型主要基于PyTorch框架，它的设计目标是有效地识别和定位图像中的文本，这对于诸如光学字符识别(OCR)、智能文档分析等领域具有重要意义。 在“ABCNet ICDAR 2015 转 Bezier文件代码”中，"Bezier"通常指的是用于描述曲线路径的数据结构，特别是在文本检测中，Bezier曲线常用来表示文本轮廓。Bezier转换可能是将模型的输出，即原始的检测框或像素级预测，转化为更易于理解和处理的Bezier曲线形式。这种转换有助于简化后续的文本识别和理解步骤，因为Bezier曲线可以精确地描绘出文本的形状。 ABCNet模型的训练通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：你需要一个标注良好的训练集，如ICDAR 2015数据集，它包含了丰富的文本实例和对应的边界框。这些数据需要被转换为模型可以接受的格式，例如，将边界框转换为Bezier曲线。 2. **模型构建**：ABCNet的核心是其网络架构，它可能包括卷积神经网络(CNNs)来提取特征，以及一些特定的设计，比如Bezier预测头，用于生成曲线参数。 3. **训练过程**：使用优化器（如Adam或SGD）调整模型参数，以最小化预测曲线与实际曲线之间的差异。这通常涉及到损失函数的选择，如IoU（Intersection over Union）或Dice系数。 4. **模型评估**：在验证集上定期评估模型性能，通过指标如Precision、Recall、F1分数以及Average Precision (AP)来衡量。 5. **模型优化**：根据评估结果调整超参数，或者尝试不同的数据增强技术，以提高模型的泛化能力。 6. **模型应用**：一旦模型训练完成，就可以将其应用于新的图像，生成Bezier曲线表示的文本检测结果。 提供的压缩包文件“abcnet_custom_dataset_example_v2”可能包含了使用ABCNet模型训练自定义数据集的示例代码和配置。这可能包括数据加载脚本、模型配置文件、训练脚本以及可能的预训练模型权重。通过这个例子，用户可以了解如何将自己的数据集适配到ABCNet框架，并进行模型的训练和测试。 ABCNet是文本检测领域的一个强大工具，而将模型的输出转换为Bezier曲线则能提供更加直观和准确的文本表示，便于后续处理。通过理解并运用这个代码，开发者可以深入学习和改进文本检测技术。

配套文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/136861864 文件说明： benchmark_results：保存不同倍数下测试集的测试结果 data：存放数据集的文件夹，包含训练集、测试集、自己的图像/视频 epochs：保存训练过程中每个epoch的模型文件 statistics：存放训练和测试的评估指标结果 training_results：存放每一轮验证集的超分结果对比，每张图像5行3列展示 data_utils.py：数据预处理和制作数据集 demo.py：任意图像展示GT、Bicubic、SRGAN可视化对比结果 draw_evaluation.py：绘制Epoch与Loss、PSNR、SSIM关系的曲线图 loss.py：损失函数 model.py：网络结构 test_benchmark.py：生成benchmark测试集结果 test_image.py：生成任意单张图像用SRGAN超分的结果 test_video.py：生成SRGAN视频超分的结果 train.py：训练SRGAN 使用方法见文章。

分享视频教程——《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》，视频+源码+课件下载！ 强化学习作为行为主义人工智能学派的典型代表，近几年与深度神经网络相结合形成的深度强化学习(DRL)，达到了令人惊叹的智能水平：2015年DQN智能体玩视频游戏超越人类水平，2017年基于PPO算法的Open Five在《Dota》游戏中战胜人类顶尖职业玩家，2019年基于DRL的AlphaStar在《星际争霸II》游戏中战胜人类顶尖职业玩家。深度强化学习为通用人工智能(AGI)带来了新的希望！ 然而，深度强化学习理论较为抽象，学习曲线陡峭，需要大量的时间和精力才能入门，很多硕士和博士往往浪费了大量时间在入门阶段，耽误了学习和科研进度。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的特点之一：精炼而不失重点。本门课程深入浅出，根据多年深度强化学习科研和项目实践经验，选取了强化学习入门所必须掌握的知识点，为学员构建一个最小而必要的强化学习知识体系，为后续的研究和论文专业以及工程实践打下坚实的基础。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的特点二：强调实战。为每个知识点精心设计设计编

FixMatch 这是FixMatch的非官方PyTorch实施。 Tensorflow的官方实现在。 此代码仅在FixMatch（RandAugment）中可用。 结果 CIFAR10 ＃标签 40 250 4000 纸（RA） 86.19±3.37 94.93±0.65 95.74±0.05 这段代码 93.60 95.31 95.77 累积曲线 * 2020年11月。修复EMA问题后重新测试。 CIFAR100 ＃标签 400 2500 10000 纸（RA） 51.15±1.75 71.71±0.11 77.40±0.12 这段代码 57.50 72.93 78.12 累积曲线 *使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001 用法 火车 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据训练模

二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2.使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3.不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做）（无GPU环境则至少实现模型） 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验，并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析（选作） 空洞卷积实验（专业课） 1.使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残差网络实验（专业课） 1.实现给定 2.

GFL框架 GFL是基于pytorch的联合学习框架，它提供了不同的联合学习算法。 GFL还是Galaxy学习系统（GLS）的基础结构。 GLS是基于区块链和GFL的联合学习系统。 目前，GFL部分首先是开源的，而区块链部分将很快开源。 除了传统的联邦学习算法，GFL还提供了一种基于模型提炼的新联邦学习算法。 开发人员可以选择不同的联合学习算法来训练他们的模型。 对GFL对象或对联邦学习研究的可以扫描末尾的二维码加入GFL交流群进行交流哦〜 GFL基础框架设计 框架设计参考PaddleFL 准备工作 当我们想使用GFL时，我们需要指定几种策略并生成FL作业。 FederateStrate

基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip基于pytorch框架实现的yolov3项目源码.zip

基于EfficientViT（Efficient Vision Transformer）优化yolov8的实现，这是一种改进的视觉变换器网络，专为图像识别和处理任务设计。EfficientViT通过采用创新的网络结构和注意力机制，实现了高效的图像特征提取和表示。 提供了EfficientViT的完整PyTorch实现代码。 对每个关键部分进行了详细的解释和中文注释，包括卷积层、注意力机制、残差连接等。 融合实现详解: 提供了YOLOv8-EfficientViT融合模型的完整PyTorch实现代码。 对代码中每个关键模块（如EfficientViT的注意力机制在YOLOv8中的应用）进行详细注释和解释。 结构优化分析: 实现如何通过EfficientViT优化YOLOv8的网络结构，特别是在特征提取和注意力机制方面。 讨论这种融合如何提升模型对复杂场景的识别能力和整体性能。 模型配置与调整: 介绍如何根据不同的目标检测需求调整YOLOv8-EfficientViT的配置。

PyTorch视频压缩 PyTorch实施和视频压缩基准 更新 2020.08.02：HEVC，UVG，MCL-JCV，VTL数据集的上载基准。 2020.08.01：上载PyTorch实施 基准 HEVC A类数据集 HEVC B类数据集 HEVC C类数据集 HEVC D类数据集 HEVC E类数据集 UVG数据集 MCL-JCV数据集 VTL数据集 接触 如果您想添加论文结果或有任何疑问，请提出问题或联系： Zhihao Hu: huzhihao@buaa.edu.cn