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PyTorch框架下的分类网络

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简介：
本项目基于PyTorch框架构建高效稳定的图像分类模型，涵盖卷积神经网络设计、训练及优化，旨在提升大规模数据集上的分类准确率。 我创建了一个非常实用的PyTorch分类框架，并且在代码中添加了详细的注释。该框架包括我自己编写的数据增强功能以及评估指标。此外，我还集成了多种网络结构以供选择使用。这个框架对我来说十分便捷高效。

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  • PyTorch框架下的分类网络
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    本项目基于PyTorch框架构建高效稳定的图像分类模型，涵盖卷积神经网络设计、训练及优化，旨在提升大规模数据集上的分类准确率。 我创建了一个非常实用的PyTorch分类框架，并且在代码中添加了详细的注释。该框架包括我自己编写的数据增强功能以及评估指标。此外，我还集成了多种网络结构以供选择使用。这个框架对我来说十分便捷高效。
     
  • MindSpore框架下的SNN网络研究
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    本研究聚焦于在华为MindSpore框架下探索和发展脉冲神经网络(SNN)技术，旨在推动类脑计算领域的创新与应用。 利用MindSpore框架搭建SNN网络，该SNN网络实现了Spikeprop算法，适合研究机器学习中脉冲神经网络的研究人员查阅使用。将SNN封装为一个大类，用户可以自行调用并增加网络深度。需要用户自定义主函数来调用。如有问题，请私信联系。
     
  • 基于PyTorch的猫的12类分类网络代码
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    本项目采用PyTorch框架实现了一个用于识别十二种不同种类猫咪的深度学习模型。通过大量数据训练优化分类准确性。 使用Resnext50网络对猫图像进行分类，最终正确率为91.67%。
     
  • CNN-LSTM：基于PyTorch的视频分类框架——含源码
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    本项目介绍并实现了基于CNN与LSTM结合的视频分类模型，采用Pytorch深度学习框架进行开发，并开放了完整源代码供研究者参考和使用。 CNN LSTM 带有Resnet后端的CNN LSTM用于视频分类的实现入门先决条件是PyTorch（需要0.4以上版本）以及FFmpeg、FFprobe 的Python 3环境。 首先，创建数据目录结构如下： - data/ - video_data/ 将您的视频数据集放入`data/video_data/`中。格式应为： ``` data └── video_data ├── bowling │ └── walking.avi └── running ├── running0.avi └── runnning1.avi ``` 从视频数据集中生成图像，可以使用脚本： ```bash ./utils/generate_images.sh # 这里假设有一个shell脚本来执行此操作。 ```
     
  • PyTorch-SemSeg：基于PyTorch的语义分割框架
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    简介：PyTorch-SemSeg是一款专为语义分割任务设计的开源框架，采用流行的深度学习库PyTorch构建，提供丰富的模型、数据集和训练工具。 PyTorch-Semseg 是一个在 PyTorch 中实现语义分割算法的项目。该存储库的目标是镜像流行的语义分段架构。 实施网络包括： - 支持加载不包含 Caffe 依赖性的预训练模型。 - 带有可选批量归一化和预训练模型的选项。 - 模型 A 和 B，其中包括所有 FCN32s、FCN16s 和 FCN8s 流的变体。 - Net 网络，带有可选反卷积和批处理标准化功能。 - 使用多个 ResNet 后端的网络实现。 即将增加的功能： 实现了 DataLoader 功能。 要求： - pytorch >= 0.4.0 - torchvision == 0.2.0 - numpy - tqdm - tensorboard 安装方法： 使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖项。
     
  • 思维导图下的网络安全框架
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    本作品探讨在思维导图辅助下构建网络安全框架的方法与应用，通过可视化技术提升安全策略规划和执行效率。 经过一段时间对网络安全的学习，我觉得有必要建立一个关于自己网络安全的框架，以便于以后的深入学习或之前学习内容的简单回顾。因此，我制作了这张《网络安全框架---思维导图》。
     
  • CIFAR10-ResNet18卷积神经网络图形分类识别框架
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    本项目构建了一个基于CIFAR10数据集的ResNet18模型，用于图像分类任务。通过优化卷积神经网络架构，实现高效准确的图形分类识别功能。 CIFAR10-ResNet18深度学习卷积神经网络框架用于图形分类识别。
     
  • Pytorch框架下的深度学习入门：前馈神经网络拟合y=sinx+exp(-x)
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    本教程介绍如何使用PyTorch框架构建和训练一个简单的前馈神经网络来逼近函数y = sin(x) + exp(-x)，适合深度学习初学者。 使用Pytorch构建神经网络来拟合函数y=sinx+exp(-x)的前馈神经网络模型。
     
  • SSM框架Jar包分类整理与下载
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    本文详细介绍了SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架所需jar包的分类，并提供了各组件及其依赖库的下载链接。 SSM框架的jar包已经按照SpringMVC、Spring和MyBatis进行了分类整理，并分别用文件夹的形式区分与归纳，这有助于单独学习和应用各个框架组件。