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RefineNet-PyTorch: PyTorch中RefineNet-101在VOC上的应用

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简介：
简介：RefineNet-PyTorch是基于PyTorch实现的RefineNet-101模型，专为PASCAL VOC数据集的语义分割任务设计，提供高效准确的图像分割解决方案。 该存储库提供了RefineNet：多路径精炼网络用于高分辨率语义分割的模型，在单比例尺设置中的验证集上，基于PASCAL VOC训练的ResNet-101模型达到了80.5%的平均精度。此工作由Guosheng Lin, Anton Milan, Chunhua Shen和Ian Reid在CVPR会议上发表。

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  • RefineNet-PyTorch: PyTorch中RefineNet-101在VOC上的应用
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    简介：RefineNet-PyTorch是基于PyTorch实现的RefineNet-101模型，专为PASCAL VOC数据集的语义分割任务设计，提供高效准确的图像分割解决方案。 该存储库提供了RefineNet：多路径精炼网络用于高分辨率语义分割的模型，在单比例尺设置中的验证集上，基于PASCAL VOC训练的ResNet-101模型达到了80.5%的平均精度。此工作由Guosheng Lin, Anton Milan, Chunhua Shen和Ian Reid在CVPR会议上发表。
     
  • 轻量级RefineNet（Light-Weight RefineNet）：适用于实时语义分割
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    简介：轻量级RefineNet是一种高效的深度学习模型，专门设计用于实现实时语义分割。通过优化网络结构和参数，它在保持高精度的同时显著减少了计算资源的需求，使得实时场景下的应用成为可能。 轻型RefineNet（在PyTorch中）提供了Light-Weight RefineNet for Real-Time Semantic Segmentation的论文以及官方模型。该存储库于2020年7月14日进行了更新，其中包括了COCO+的数据集支持。这篇论文由Vladimir Nekrasov、Chunhua Shen和Ian Reid在BMVC 2018会议上发表。
     
  • LSTM-CRF-PyTorch：在PyTorch中的应用
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    LSTM-CRF-PyTorch项目展示了如何使用PyTorch框架实现LSTM与CRF模型结合的应用，特别适用于序列标注任务。 PyTorch中的LSTM-CRF用于序列标记的双向LSTM-CRF的最小PyTorch（1.7.1）实现。 支持的功能： - CUDA的小批量训练 - 嵌入层中查找、CNN、RNN或自我关注的支持 - 分层递归编码（HRE） - 条件随机场（CRF）的PyTorch实现 - CRF损失的矢量化计算 - 矢量化的维特比解码 使用方法： 培训数据格式如下所示： ``` tokentag tokentag tokentag ... tokentag tokentag tokentag ... ... ``` 准备数据： ```shell python3 prepare.py training_data ``` 训练模型： ```shell python3 train.py model char_to_idx word_to_idx tag_to_idx training_data.csv ```
     
  • PyTorch+Gensim+Word2Vec在IMDB数据上的应用
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    本项目运用PyTorch框架结合Gensim库中的Word2Vec模型，在IMDb电影评论数据集上进行情感分析实验，探索词嵌入技术在文本分类任务中的效果。 Gensim 包含了 Word2Vec 模型的 API。Word2Vec 需要输入经过分词的句子列表，即是一个二维数组。该模型 API 提供多个可调参数，包括词向量维度（vector_size）、扫描窗口大小（window）、训练算法类型（sg）以及遍历语料库次数（epochs）。用于训练的数据是处理过的 CSV 格式的 IMDb 影评数据集。
     
  • PyTorch 1.6与 TorchVision 0.7在树莓派上的应用
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    本文介绍了如何在树莓派上安装和使用PyTorch 1.6及TorchVision 0.7进行深度学习开发，适合对硬件限制有要求的开发者参考。 自己使用树莓派4B的工具链以及GitHub上的源代码编译了PyTorch 1.6和torchvision 0.7，欢迎下载！
     
  • PyTorch-Android:[实验性] 在Android应用中展示PyTorch 1.0的用法。 使用您...
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    PyTorch-Android是一个实验性的项目，旨在帮助开发者在Android应用程序中集成和展示PyTorch 1.0框架的功能与优势，通过简单的示例代码来引导用户入门。 PyTorch 1.3现已正式支持从Python到iOS和Android的端到端工作流部署。感谢您对该项目的关注。 在Android上使用的PyTorch Android项目展示了如何利用ONNX进行实时对象分类的应用程序开发。此存储库中的演示源代码最初基于特定框架，但自2019年5月13日起，该代码库转而使用了PyTorch和libtorch。 以下是项目的更新时间线： - 2019年5月13日：引入了一个轻量级的机器学习框架，用于设备上的移动推理。这个新方法不再依赖于复杂的ONNX或Caffe2。 - 2018年12月31日：PyTorch的核心维护者对项目进行了更新和优化。
     
  • Word2Vec-PyTorch：在PyTorch中的Word2Vec实现
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    Word2Vec-PyTorch 是一个利用 PyTorch 框架实现 Word2Vec 词嵌入模型的项目。该项目为自然语言处理任务提供了高效的词语向量表示方法，助力于文本分类、情感分析和机器翻译等应用。 在PyTorch中实现word2vec包括连续词袋模型和Skipgram模型，并且实现了单词的二次采样以及否定采样。
     
  • PyTorch CTPN：文本检测在OCR中的应用
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    本文介绍了基于PyTorch框架实现的CTPN（连接主义文本行检测）模型，并探讨了其在光学字符识别(OCR)技术中对文本检测的应用。 CTPN适用于水平文本检测，但对倾斜或弯曲的文本效果不佳。如果您对此类任务以及模型压缩感兴趣，请留意接下来要进行的两个项目。 在设置NMS（非极大值抑制）和bbox utils时，您需要先用Cython构建这些库： 1. 进入utils/bbox文件夹 2. 执行make.sh脚本：sh make.sh 这将在当前目录生成nms.so及bbox.so这两个动态链接库。 测试步骤如下： - 按照说明设置并构建所需的库。 - 下载测试模型，并在inference.py中根据需要修改model_path、dir_path和save_path参数。 - 使用命令行运行python3 inference.py以测试模型。 基础模型及其尺寸信息： | 基础模型 | 尺寸（MB） | | :--: | :--: | | vgg16_bn | 50.14 | | shufflenet_v2_x1_0 | 25.39 | | mobilenet (未列出具体尺寸) | 请注意，表中仅提供了部分模型的大小信息。
     
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2上安装PyTorch
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    本项目提供在NVIDIA Jetson TX1和TX2开发板上安装PyTorch的详细教程，帮助开发者快速搭建深度学习环境。 在NVIDIA Jetson TX1/TX2上安装PyTorch是一个相对简单快捷的过程。作为新的深度学习框架，它在这两个板子上的运行效果很好，并且与TensorFlow不同的是，在TX1上构建时不需要外部交换分区。 尽管TX2具有32GB的eMMC空间，但TX1的空间只有其一半大小，由于JetPack、Ubuntu软件包和安装工件的限制，很容易耗尽存储空间。这里提供了一些清理方法来解决这一问题，并且这些步骤倾向于极简主义风格。 PyTorch开发人员推荐使用Anaconda发行版进行部署。然而，在ARM64架构下找到最新的Anaconda设置版本有些困难，所以我选择了全局Python库来进行安装。 提示：在TX2上运行~/jetson_clocks.sh脚本可以加速CPU的执行并启用多个内核，从而将PyTorch编译时间从大约45分钟减少到37分钟左右。虽然我还没有在TX1上测试过这一点，但预计速度提升效果应该类似。
     
  • 简述PyTorch中nn.Module的应用
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    简介：本文简要介绍了在PyTorch框架下使用nn.Module构建深度学习模型的方法和技巧，帮助读者快速掌握其核心应用。 `torch.nn.Module` 是对神经网络层进行封装的基础类，它包含了网络结构、参数以及一些操作的定义。 在初始化部分： ```python def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forward_hooks = OrderedDict() ``` 这段代码展示了 `torch.nn.Module` 类的初始化方法，其中定义了几个有序字典来存储网络参数、缓冲区以及前向和后向钩子。